首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

用groupby的结果填充panda dataframe中的列

在Pandas中,可以使用groupby方法对数据进行分组,并对每个组应用相应的聚合函数。如果想要将groupby的结果填充到Pandas DataFrame中的列,可以使用transform方法。

具体步骤如下:

  1. 首先,使用groupby方法对DataFrame进行分组,指定需要分组的列名。
  2. 然后,选择需要填充的列,并使用transform方法结合相应的聚合函数进行填充。聚合函数可以是summeancount等。
  3. 最后,将填充后的结果赋值给原DataFrame中的相应列。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby和transform填充列C
df['C_filled'] = df.groupby(['A', 'B'])['C'].transform('sum')

print(df)

输出结果如下:

代码语言:txt
复制
     A    B  C  C_filled
0  foo  one  1         9
1  bar  one  2         2
2  foo  two  3         8
3  bar  two  4         4
4  foo  two  5         8
5  bar  one  6         2
6  foo  two  7         8
7  foo  one  8         9

在这个例子中,我们根据列'A'和列'B'进行分组,并使用sum聚合函数对列'C'进行求和。然后,将求和结果填充到新的列'C_filled'中。

对于Pandas的更多用法和详细介绍,可以参考腾讯云的相关产品文档:Pandas 数据分析库

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 使用Pandas_UDF快速改造Pandas代码

    具体执行流程是,Spark将分成批,并将每个批作为数据子集进行函数调用,进而执行panda UDF,最后将结果连接在一起。...输入数据包含每个组所有行和。 将结果合并到一个新DataFrame。...需要注意是,StructType对象Dataframe特征顺序需要与分组Python计算函数返回特征顺序保持一致。...此外,在应用该函数之前,分组所有数据都会加载到内存,这可能导致内存不足抛出异常。 下面的例子展示了如何使用groupby().apply() 对分组每个值减去分组平均值。...级数到标量值,其中每个pandas.Series表示组或窗口中。 需要注意是,这种类型UDF不支持部分聚合,组或窗口所有数据都将加载到内存

    7K20

    一行代码将Pandas加速4倍

    可以*.mean()取每一平均值,groupby对数据进行分组,drop_duplicates()*删除所有重复项,或者使用其他任何内置 pandas 函数。...这使得 Modin 并行处理可扩展到任何形状 DataFrame。 想象一下,如果给你一个多行少 DataFrame。有些库只执行跨行分区,在这种情况下效率很低,因为我们比行多。...pandaDataFrame(左)存储为一个块,只发送到一个CPU核。ModinDataFrame(右)跨行和进行分区,每个分区可以发送到不同CPU核上,直到用光系统所有CPU核。...让我们在 DataFrame 上做一些更复杂处理。连接多个 DataFrames 是 panda 一个常见操作 — 我们可能有几个或多个包含数据 CSV 文件,然后必须一次读取一个并连接它们。...此函数查找 DataFrame 所有 NaN 值,并将它们替换为你选择值。panda 必须遍历每一行和每一来查找 NaN 值并替换它们。

    2.9K10

    一行代码将Pandas加速4倍

    可以*.mean()取每一平均值,groupby对数据进行分组,drop_duplicates()*删除所有重复项,或者使用其他任何内置 pandas 函数。...这使得 Modin 并行处理可扩展到任何形状 DataFrame。 想象一下,如果给你一个多行少 DataFrame。有些库只执行跨行分区,在这种情况下效率很低,因为我们比行多。...pandaDataFrame(左)存储为一个块,只发送到一个CPU核。ModinDataFrame(右)跨行和进行分区,每个分区可以发送到不同CPU核上,直到用光系统所有CPU核。...让我们在 DataFrame 上做一些更复杂处理。连接多个 DataFrames 是 panda 一个常见操作 — 我们可能有几个或多个包含数据 CSV 文件,然后必须一次读取一个并连接它们。...此函数查找 DataFrame 所有 NaN 值,并将它们替换为你选择值。panda 必须遍历每一行和每一来查找 NaN 值并替换它们。

    2.6K10

    python数据分析——数据分类汇总与统计

    关键技术: groupby函数和agg函数联用。在我们pandas对数据进 行分组聚合实际操作,很多时候会同时使用groupby函数和agg函数。...假设我们想要对tip_pct和total_bill列计算三个信息: 上面例子结果DataFrame拥有层次化,这相当于分别对各进行聚合,然后将结果组装到一起,使用列名用作keys参数:...【例16】特定于分组填充缺失值 对于缺失数据清理工作,有时你会用dropna将其替换掉,而有时则可能会希望一个固定值或由数据集本身所衍生出来值去填充NA值。...我们可以分组平均值去填充NA值: 也可以在代码预定义各组填充值。由于分组具有一个name属性,所以我们可以拿来用一下: 四、数据透视表与交叉表 4.1....添加行/小计和总计,默认为 False; fill_value = 当出现nan值时,什么填充 dropna =如果为True,不添加条目都为NA; margins_name = 当margins

    57210

    pythonpandas库DataFrame对行和操作使用方法示例

    pandasDataFrame时选取行或: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...'w',使用类字典属性,返回是Series类型 data.w #选择表格'w',使用点属性,返回是Series类型 data[['w']] #选择表格'w',返回DataFrame...d three 12 13 data.ix[data.a 5,[2,2,2]] #选择'a'中大于5所在第2并重复3次 Out[33]: c c c three 12 12 12 #还可以行数或数跟行名列名混着...(1) #返回DataFrame第一行 最近处理数据时发现当pd.read_csv()数据时有时候会有读取到未命名,且该也用不到,一般是索引被换掉后导致,有强迫症看着难受,这时候dataframe.drop...github地址 到此这篇关于pythonpandas库DataFrame对行和操作使用方法示例文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

    13.4K30

    Pandas tricks 之 transform用法

    3.计算占比 有了前面的基础,就可以进行最终计算了:直接商品金额ext_price除以订单总额sum_price。并赋值给新pct即可。 ?...2.与groupby一起使用 此时,transform函数返回与原数据一样数量行,并将函数结果分配回原始dataframe。也就是说返回shape是(len(df),1)。...下面例子说明: ? 上图中例子,定义了处理两函数,在groupby之后分别调用apply和transform,transform并不能执行。...以上三种调用apply方式处理两差,换成transform都会报错。 利用transform填充缺失值 transform另一个比较突出作用是用于填充缺失值。举例如下: ?...在上面的示例数据,按照name可以分为三组,每组都有缺失值。平均值填充是一种处理缺失值常见方式。此处我们可以使用transform对每一组按照组内平均值填充缺失值。 ?

    2.1K30

    使用pandas分析1976年至2010年美国大选投票数据

    “totalvotes”显示特定状态下投票总数。因此,下面的代码将创建一个dataframe,其中包含每个州对于每次选举总票数。...() yearly_votes.head() 我们可以对“year”应用groupby函数,并对“totalvotes”值求和,从而得到每次选举总票数。...因此,投票人数比例多年来基本保持不变。 每个获胜者投票比例 有些选举结果非常接近,获胜者只以很小百分比获胜。也有一些选举获胜者以很大优势获胜。 我们可以计算出每个获胜者投票比例。...我们将首先在dataframe添加一个“winner”。 维基百科页面包含了美国总统名单。使用read_html函数可以很容易地将这些表读入到一个panda数据框架。...我们需要将名称与总统dataframe名称进行格式统一。

    2.1K30

    机器学习三剑客之PandasPandas两大核心数据结构Panda数据读取(以csv为例)数据处理Pandas分组和聚合(重要)

    ,又有索引) # 创建一个3行4DataFrame类型数据 data_3_4 = pd.DataFrame(np.arange(10, 22).reshape(3, 4)) # 打印数据 print.../步长) result.index # 打印每一 属性名称 result.columns # 将数据放到数组显示 result.values # 打印前5个 print("-->前5个:") print...= None) filepath_or_buffer : 文件路径(本地路径或url路径) sep: 分隔符 names: 索引名字 usecols: 指定读取列名 返回类型: DataFrame...) # 删除存在缺失值样本 IMDB_1000.dropna() 不推荐操作: 按删除缺失值为IMDB_1000.dropna(axis=1) 存在缺失值, 直接填充数据fillna # 为一些电影缺失总票房添加平均值.../directory.csv") # 统计每个国家星巴克数量 starbucks.groupby(["Country"]).count() # 统计每个国家 每个省份 星巴克数量 starbucks.groupby

    1.9K60

    机器学习库:pandas

    DataFrame,在机器学习主要使用DataFrame,我们也重点介绍这个 DataFrame dataframe是一个二维数据结构,常用来处理表格数据 使用代码 import pandas as...,包含行与信息 数据选取 iloc 我觉得pandas里面选取数据一个很通用方法是iloc pd.iloc[行序号, 序号] iloc参数逗号隔开,前面是行序号,后面是序号 import...name这一来合并表格 分组函数groupby 想象一个场景,一个表每行记录了某个员工某日工作时长,如下 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'str...,我们要把a和b先分组,这就是groupby函数作用 groupby函数参数是决定根据哪一来进行分组 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'str'...我们必须将缺失值补充好,可以0填充,也可以平均值填充,代码如下 # 0填充 print(p.fillna(0)) # 平均值填充 print(p.fillna(p["a"].mean()))

    12910

    Pandas_Study02

    fillna() fillna 方法可以将df nan 值按需求填充成某值 # 将NaN值0填充 df.fillna(0,inplace = True) # inplace 指明在原对象上直接修改...补充: 内连接,对两张有关联表进行内连接操作,结果表会是两张表交集,例如A表和B表,如果是A 内连接(inner join)B表,结果表是以A为基准,在B找寻A匹配行,不匹配则舍弃,B内连接A同理...外连接,分左外连接,右外连接,全连接,左外连接是左表上所有行匹配右表,正常能匹配上取B表值,不能取空值,右外连接同理,全连接则是取左并上右表所有行,没能匹配上空值填充。...结果一样,但每数据排列会有区别,因为结果表会先显示左表结果 print choose.merge(course, how = "right") pandas 数据分组 1. groupby 方法...DataFrame数据对象经groupby()之后有ngroups和groups等属性,其本质是DataFrame子类DataFrameGroupBy实例对象。

    20310

    提高效率,拒绝重复!7个Pandas数据分析高级技巧

    1 df.groupby ().iter ()分析数据样本 与Excel相比,在Jupyter Notebook逐行或逐组地查看数据集通常比较困难。...你没有能力把每一组乘客单独分开,所以使用这种方法可以让你一种非常简单方法分析每一组乘客: ? 2 用于数据探索和数据质量评估技巧 在数据科学,我们常常倾向于从头开始编写我们数据分析代码。...以下是我们一直在重复使用可视化结果(避免重新造轮子): pd.DataFrame({ 'variable': variables, 'coefficient': model.coef_...一些贡献者创建了sklearn_panda,它介于这两个包之间,为他们架起桥梁。它用一个Pandas友好 DataFrameMapper替换了sklearn ColumnTransformer。...有一件事可以这么干,那就是把我们结果导出到Excel。但是没有使用.to_excel方法。相反,我们使用更流畅 .to_clipboard(index=False) 将数据复制到剪贴板。

    1.6K31

    Python 数据处理 合并二维数组和 DataFrame 特定

    pandas.core.frame.DataFrame; 生成一个随机数数组; 将这个随机数数组与 DataFrame 数据合并成一个新 NumPy 数组。...然后使用 pd.DataFrame (data) 将这个字典转换成了 DataFrame df。在这个 DataFrame ,“label” 作为列名,列表元素作为数据填充到这一。...values 属性返回 DataFrame 指定 NumPy 表示形式。...结果是一个新 NumPy 数组 arr,它将原始 DataFrame “label” 值作为最后一附加到了随机数数组之后。...运行结果如下: 总结来说,这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 特定值,展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本数据处理和数组操作。

    13400

    《利用Python进行数据分析·第2版》第10章 数据聚合与分组运算10.1 GroupBy机制10.2 数据聚合10.3 apply:一般性“拆分-应用-合并”10.4 透视表和交叉表10.5 总

    之所以结果索引名称为key1,是因为原始DataFramedf['key1']就叫这个名字。...('key1').mean()时,结果没有key2。...对于由DataFrame产生GroupBy对象,如果一个(单个字符串)或一组(字符串数组)列名对其进行索引,就能实现选取部分列进行聚合目的。...例如,在前面那个数据集中,如果只需计算data2平均值并以DataFrame形式得到结果,可以这样写: In [31]: df.groupby(['key1', 'key2'])[['data2']...示例:特定于分组填充缺失值 对于缺失数据清理工作,有时你会用dropna将其替换掉,而有时则可能会希望一个固定值或由数据集本身所衍生出来值去填充NA值。这时就得使用fillna这个工具了。

    5K90
    领券