sales.groupby("store")[["stock_qty","price"]].mean()
3、多列多个聚合
我们还可以使用agg函数来计算多个聚合值。...sales_sorted = sales.sort_values(by=["store","last_month_sales"], ascending=False, ignore_index=True)...sales.loc[1000] = [None, "PG2", 10000, 120, 64, 96, 15, 53]
然后计算带有dropna参数和不带有dropna参数的每个商店的平均价格,以查看差异...20、获得一个特定分组
get_group函数可获取特定组并且返回DataFrame。...例如,我们可以获得属于存储“Daisy”和产品组“PG1”的行如下:
aisy_pg1 = sales.groupby(
["store", "product_group"]).get_group(