在pandas中,可以使用groupby()
函数来聚合子数据帧。groupby()
函数将数据按照指定的列或多个列进行分组,并返回一个GroupBy
对象。然后,可以在GroupBy
对象上应用聚合函数来计算每个组的统计量。
以下是在pandas中聚合子数据帧的步骤:
import pandas as pd
# 读取数据到DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')
groupby()
函数按照指定的列进行分组:# 按照'列名'进行分组
grouped = df.groupby('列名')
# 应用聚合函数,如求和、平均值等
aggregated = grouped.agg({'列名': '聚合函数'})
在上述代码中,'列名'是要进行分组的列名,'聚合函数'是要应用的聚合函数,例如'sum'表示求和,'mean'表示平均值。
聚合函数可以是以下常用的函数:
sum()
:求和mean()
:求平均值count()
:计数min()
:最小值max()
:最大值median()
:中位数std()
:标准差var()
:方差# 打印聚合结果
print(aggregated)
以上就是在pandas中聚合子数据帧的基本步骤。
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