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数据分组

数据分组就是根据一个或多个键(可以是函数、数组或df列名)将数据分成若干组,然后对分组后的数据分别进行汇总计算,并将汇总计算后的结果合并,被用作汇总计算的函数称为就聚合函数。 DataFrameGroupBy对象包含着分组后的若干数据,但是没有直接显示出来,需要对这些分组数据 进行汇总计算后才会显示。 #以 客户分类、区域 这2列进行分组 df.groupby(["客户分类","区域"]) #对分组数据进行计数运算 df.groupby(["客户分类","区域"]).count() #对分组数据进行求和运算 df.groupby(["客户分类","区域"]).sum() #只会对数据类型为数值(int,float)的列才会进行运算 无论分组键是一列还是多列,只要直接在分组后的数据进行汇总运算,就是对所有可以计算的列进行计算 ) #对分组数据进行求和运算 df.groupby(df["客户分类"]).sum() #只会对数据类型为数值(int,float)的列才会进行运算 (2)按照多个Series进行分组 #以 客户分类

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    SQL学习之分组数据Group by

    简介:"Group By"根据字面上的意思理解,就是根据"By"后面指定的规则对数据进行分组(分组就是将一个数据集按照"By"指定的规则分成若干个子数据集),然后再对子数据集进行数据处理。 这就是个人的理解,上图是通过Group By分组之后的第一组,后面的数据集合包含教师ID为t001的所有行数数据,这个数据集合我们可以使用聚集函数来获取我们想要的信息,但是无法获取其中的详细的列信息! 这就会对每个tno而不是整个表计算courses一次(也就是说DBMS会对(按照tno排序并分组之后的单个数据子集)进行Count()运算,而不是真个数据集)。 (7)如果在Group By子句中嵌套了分组,数据将在最后指定的分组上进行汇总。换句话说,在建立分组时,指定的所有列都一起计算(不能从个别的列中取回数据)。 这是个人的理解,上图是通过Group By分组之后的第一组,后面的数据集合包含(教师ID为t001并且课程名称为Oracle)的所有行数数据,这个数据集合我们可以使用聚集函数来获取我们想要的信息,但是无法获取其中的详细的列信息

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    MySQL(五)汇总和分组数据

    一、汇总数据 工作中经常需要汇总数据而不是将它们全部检索出来(实际数据本身:返回实际数据是对时间和处理资源的浪费),这种类型的检索有以下特点: ①确定表中的行数(或者满足某个条件或包含某个特定值的行数) 二、分组数据 1、group by创建分组 在MySQL中,分组是在select语句中的group by子句中建立的,比如: select vend-id,count(*) as num_prods from by子句指示指示MySQL分组数据,然后都每个组而不是整个结果集进行聚集;关于group by使用,请注意以下规则: ①group by子句可以包含任意数目的列(使得对分组进行嵌套,为数据分组提供更细致的控制 ); ②如果在group by子句中嵌套分组数据将在最后规定的分组上进行汇总,即:建立分组时,指定的所有列都一起计算(所以不能从个别列取回数据); ③group by子句中列出的每个列都必须是检索列或有效的表达式 )的那些分组; having和where的区别: where在数据分组前进行过滤,having在数据分组后进行过滤;where排除的行不包括在分组中(这可能会改变计算值,从而影响having子句中基于这些值过滤掉的分组

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    【学习】数据分析之SPSS数据分组案例

    今天继续分享SPSS的数据分组,在SPSS里面,这个功能路径是:【转化——重新编码为相同变量】、【转化——重新编码为不同变量】,常用的是第二个,不会覆盖原有的变量数据。 第一步,数据录入 继续沿用之前的EXCEL数据文档,把数据拷贝到SPSS软件,设定好变量名称,如下图: 数据视图: ? 变量视图 ? 定义好之后,点击【添加】,旧值和新值就定义好了,依次定义各个分组的数值。 ? 最后一组,我们通常定义为【范围,从值到最高】,不至于遗漏数据,正如第一组,我们会定义为【范围,从最低值】。 ? 如图,数据分组后的界面,注意这里有两个分组变量,第一个是【PV_G】,这是字符串宽度为8的时候,第二个是【PV_GROUP】,字符串是宽度为12,区别和原因,大家自己想想就明白。 数据分组后的变量视图 ?

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    产品运营数据分析——SPSS数据分组案例

    今天继续分享SPSS的数据分组,在SPSS里面,这个功能路径是:【转化——重新编码为相同变量】、【转化——重新编码为不同变量】,常用的是第二个,不会覆盖原有的变量数据。 第一步,数据录入 继续沿用之前的EXCEL数据文档,把数据拷贝到SPSS软件,设定好变量名称,如下图: 数据视图: ? 变量视图 ? 定义好之后,点击【添加】,旧值和新值就定义好了,依次定义各个分组的数值。 ? 最后一组,我们通常定义为【范围,从值到最高】,不至于遗漏数据,正如第一组,我们会定义为【范围,从最低值】。 ? 如图,数据分组后的界面,注意这里有两个分组变量,第一个是【PV_G】,这是字符串宽度为8的时候,第二个是【PV_GROUP】,字符串是宽度为12,区别和原因,大家自己想想就明白。 数据分组后的变量视图 ? 原文链接:http://www.36dsj.com/?p=4850

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    Python之数据聚合与分组运算

    Python之数据聚合与分组运算 1. 关系型数据库方便对数据进行连接、过滤、转换和聚合。 2. Hadley Wickham创建了用于表示分组运算术语“split-apply-combine”(拆分-应用-合并)。 3. GroupBy的size方法,它可以返回一个含有分组大小的Series。 4. gorupby对分组进行迭代,可以产生一组二元元组(由分组名和数据块组成)。 5. 通过字典或Series进行分组。 7. 根据索引级别分组:层次化索引数据集最方便的地方就在于它能够根据索引级别进行聚合。要实现该目的,通过level关键字传入级别编码或者名称即可。 8. 数据聚合,对于聚合是指能够从数组产生标量值的数据转换过程。 9. 聚合只不过是分组运算的其中一种,它是数据转换的特例。

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    pandas之数据聚合和分组运算

    数据分析少不了对数据进行分组、统计。分组运算,一般是对数据的某一个分组键进行拆分(分成几组),在拆分的分组上应用某一个函数或者运算,最后把运算结果合并起来。 需要注意,分组键需要与拆分的对象长度相同。 关于多层索引的重塑,有两个概念,stack(堆叠),该操作会“旋转”或将列中的数据透视到行;unstack(拆堆),该操作会将行中的数据透视到列。 使用的是githut上面一个开源的小费数据集,因为一些原因,即使安装了seaborn库,也无法在线加载这个数据集,所以,从源地址下载了tips.csv数据集,下载地址在下方参考中。 目的:希望通过这份数据集来分析性别、账单金额等因素对于小费的影响等等。 data = pd.read_csv('.

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    Python数据分析 | Pandas数据分组与操作

    pandas整个系列覆盖以下内容: 图解Pandas核心操作函数大全 图解Pandas数据变换高级函数 Pandas数据分组与操作 一、Pandas数据分组与操作 在我们进行业务数据分析时,经常要对数据根据 如电商领域可能会根据地理位置分组,社交领域会根据用户画像(性别、年龄)进行分组,再进行后续的分析处理。 2.1 分组 pandas实现分组操作的很简单,只需要把分组的依据(字段)放入groupby中,例如下面示例代码基于company分组: group = data.groupby("company") ,同一组内的样本会有相同的值,组内求完均值后会按照原索引的顺序返回结果 2.4 apply方法 之前我们介绍过对Dataframe使用apply进行灵活数据变换操作处理的方法,它支持传入自定义函数,实现复杂数据操作 :从入门到精通系列教程 图解AI数学基础:从入门到精通系列教程 图解大数据技术:从入门到精通系列教程

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    利用 SQL 实现数据分组与透视

    数据分组是对相同类别的数据进行汇总,而数据透视表是通过对行或列的不同组合对数据进行汇总,所使用的汇总方法有求和、计数、平均值、标准差等,本文使用SQL对数据进行数据分组数据透视,下面一起来学习。 普通分组 普通的数据分组这里使用的GROUP BY函数,同时使用COUNT函数进行计数。 单列分组 数据分组可以单列分组,也可以多列分组,对于单列分组,只需要在GROUP BY后面跟一个字段就可以。 多列分组 而对多列数据分组,可以在GROUP BY后面跟多个字段,下面这条SQL语句同时根据课程号和学号进行分组,然后以分数和降序排列。 BY分组,并且计数,实现数据透视功能。

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