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pandas分组聚合转换

方法 groupby对象有一些缺点: 无法同时使用多个函数 无法对特定的列使用特定的聚合函数 无法使用自定义的聚合函数 无法直接对结果的列名聚合前进行自定义命名 可以通过agg函数解决这些问题: 当使用多个聚合函数时...gb.agg(['sum', 'idxmax', 'skew']) # 对heightweight分别用三种方法聚合,所以共返回六列数据 对特定的列使用特定的聚合函数 可以通过构造字典传入agg中实现...,其中字典以列名为键,以聚合字符串或字符串列表为值 gb.agg({'Height':['mean','max'], 'Weight':'count'}) 使用自定义函数  agg中可以使用具体的自定义函数...]) 变换函数transform方法 变换函数的返回值为同长度的序列,最常用的内置变换函数是累计函数:cumcount/cumsum/cumprod/cummax/cummin,它们的使用方式聚合函数类似...']],因此所有表方法属性都可以自定义函数中相应地使用,同时只需保证自定义函数的返回为布尔值即可。

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Datawhale组队学习动手学数据分析第一章

William Henrymale35.0003734508.0500NaNS  (2) 使用绝对路径载入数据  df = pd.read_csv('D:\\datasets\\Titanic\\train.csv...',  '_agg_examples_doc',  '_agg_see_also_doc',  '_aggregate',  '_aggregate_multiple_funcs',  '_align_frame...Harold Theodormale4.001134774211.1333NaNS  62 rows × 12 columns  任务二: 以"Age"为条件,将年龄10岁以上50岁以下的乘客信息显示出来...William Henrymale35.0003734508.0500NaNS   连接两个逻辑条件需要用括号括起来  任务三:将midage的数据中第100行的"Pclass""Sex"的数据显示出来...Tidomale  任务五:使用iloc方法将midage的数据中第100,105,108行的"Pclass","Name""Sex"的数据显示出来  midage.iloc[[100,105,108

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B2B营销中使用Python进行探索性数据分析

使用来自Olist的数据,Olist是一个将中小型企业巴西顶级市场连接起来的电子商务平台。...一些国家不同,巴西快速增长的电子商务部门由一些大型市场主导,而不是少数几个市场(例如:亚马逊和美国的Ebay)。因此,商家有动力多个市场中运营以最大化其收入。...每个观察都是Olist的成交,包括商家的mql_id,seller_id(Olist平台中使用),sdr_idsr_id(负责交易的销售发展代表销售代表),won_date,业务部门, lead_type...这意味着SEOGoogle Adwords是Olist最有效的营销渠道。这个结果似乎几个调查相关,这些调查说明了B2B公司最有效的营销渠道。...#Figure 11first_order_segment = diff.groupby("business_segment").agg({"first_order_time":"mean", "mql_id

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用多个列函数进行分组聚合3. 分组后去除多级索引4. 自定义聚合函数5. 用 *args **kwargs

# 按照AIRLINE分组,使用agg方法,传入要聚合的列聚合函数 In[3]: flights.groupby('AIRLINE').agg({'ARR_DELAY':'mean'}).head(...聚合函数调用方法时,直接引入自定义的函数名 In[25]: college.groupby('STABBR')['UGDS'].agg(max_deviation).round(1).head()...# 自定义聚合函数也可以预先定义的函数一起使用 In[27]: college.groupby(['STABBR', 'RELAFFIL'])['UGDS', 'SATVRMID', 'SATMTMID...(grouped.agg) Out[32]: 如何做 # 自定义一个返回去本科生人数10003000之间的比例的函数 In[33...# groupby对象使用head方法,可以一个DataFrame钟显示每个分组的头几行 In[49]: grouped.head(2).head(6) Out[49]: ?

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Kaggle谷歌大脑大赛教科书版的Transformer金牌方案(含Code)。

本篇文章共有两大非常值得学习借鉴的地方: 目标函数的设计; Transformer框架的使用; 该处的目标函数设计对于类似的问题是通用的,早期的序列化问题建模中,我们也曾经尝试对单个目标预测几个target...一起训练预测,发现后者的效果往往更为稳定,所以非常有借鉴意义;而Transformer的框架使用虽然简单,但是是非常好的一个baseline,非常值得借鉴。...后面我们结合代码一起学习,详细的代码大家可以参考文末作者的Notebook,此处我们仅介绍核心的三大模块。...代码解读 此处我们直接结合代码一起学习,我们将代码拆分为下面几大核心的部分: 特征工程; Loss设计; Transformer Block使用。...01 特征工程 特征工程分为: 交叉特征,主要是乘法cumsum为主; lag特征;lag1-4 局部统计特征的差值; 基于lag特征的diff特征; 时间戳&滑窗统计特征; 类别变量的dummy;

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25个例子学会Pandas Groupby 操作(附代码)

它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组,分组后的数据可以计算生成组的聚合值。 如果我们有一个包含汽车品牌价格信息的数据集,那么可以使用groupby功能来计算每个品牌的平均价格。...本文中,我们将使用25个示例来详细介绍groupby函数的用法。这25个示例中还包含了一些不太常用但在各种任务中都能派上用场的操作。 这里使用的数据集是随机生成的,我们把它当作一个销售的数据集。...mean") ).head() 每个商店产品的组合都会生成一个组。...、Lambda表达式 可以agg函数中使用lambda表达式作为自定义聚合操作。...例如它与cumsum 函数一起使用,结果将与与sum函数相同。

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Pandas 2.2 中文官方教程指南(二十·二)

1 foo -1.796421 2.824590 请注意,您可以使用DataFrame.reset_index() DataFrame 函数来实现列名相同的结果,因为列名存储在生成的MultiIndex...常见示例包括 cumsum() diff()。...() 计算每个组内的累积乘积 cumsum() 计算每个组内的累积 diff() 计算每个组内相邻值之间的差异 ffill() 每个组内填充 NA 值 pct_change() 计算每个组内相邻值之间的百分比变化...管道函数调用 DataFrame Series 提供的功能类似,可以使用 pipe 方法将接受 GroupBy 对象的函数链接在一起,以提供更清晰、更可读的语法。...管道函数调用 DataFrame Series 提供的功能类似,接受 GroupBy 对象的函数可以使用 pipe 方法链接在一起,以实现更清晰、更易读的语法。

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Pandas对DataFrame单列多列进行运算(map, apply, transform, agg)

2.多列运算 apply()会将待处理的对象拆分成多个片段,然后对各片段调用传入的函数,最后尝试将各片段组合到一起。...transform来方便地实现类似SQL中的聚合运算的操作: df['col3'] = df.groupby('col1')['col2'].transform(lambda x: (x.sum()...- x) / x.count()) transform函数中x.sum()x.count()SQL类似,计算的是当前group中的数量,还可以将transform的结果作为一个一个映射来使用...4.聚合函数 结合groupbyagg实现SQL中的分组聚合运算操作,需要使用相应的聚合函数: df['col2'] = df.groupby('col1').agg({'col1':{'col1_mean...': mean, 'col1_sum‘': sum}, 'col2': {'col2_count': count}}) 上述代码生成了col1_mean, col1_sumcol2_count列。

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利用 Python 分析 MovieLens 1M 数据集

它包含9742部电影的100836个评级3683个标签应用程序。这些数据由610位用户1996年3月29日到2018年9月24日之间创建。该数据集于2018年9月26日生成。...引文 ======== 要确认在出版物中使用数据集,请引用以下文件: F. Maxwell HarperJoseph A. Konstan。 2015.MovieLens数据集:历史背景。...这些电影IDMovieLens网站上使用的电影ID一致(例如,id1对应于URL https://movielens.org/movies/1)。...movie_stats = lens.groupby('title').agg({'rating': [np.size, np.mean]}) atleast_100 = movie_stats['rating...,看起来年轻人更挑剔一点点 lens.groupby('age_group').agg({'rating': [np.size, np.mean]}) 查看被评价过最多次的50部电影不同年龄段之间的打分差异

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数据导入预处理-第6章-02数据变换

(6.2.3 ) 分组聚合是常见的数据变换操作 分组指根据分组条件(一个或多个键)将原数据拆分为若干个组; 聚合指任何能从分组数据生成标量值的变换过程,这一过程中主要对各分组应用同一操作,并把操作后所得的结果整合到一起...下面通过一个例子说明分组聚合的过程: 掌握分组聚合的过程,可以熟练地groupby()、agg()、transfrom()apply()方法实现分组聚合操作 2.3.1 分组操作groupby...定义求极差的函数 def my_range(arr): return arr.max()-arr.min() groupby_obj.agg(my_range) # 使用agg()方法聚合分组数据...输出为: 指定列聚合 # 使用agg()方法聚合分组中指定列的数据 groupby_obj.agg({'a':'max', 'c':'sum', 'e': my_range}) 输出为:...使用agg方法中,还经常使用重置索引+重命名的方式: # 初始化分组DF import pandas as pd df_obj = pd.DataFrame({'a': [0, 1, 2, 3, 4

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python数据分析——数据分类汇总统计

数据分类汇总统计 前言 数据分类汇总统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理归纳,然后对这些数据进行统计分析,以便于更好地了解数据的特点规律。...本文将介绍如何使用Python进行数据分类汇总统计,帮助读者更好地理解应用数据。 首先,我们需要导入一些常用的Python库,如pandas、numpymatplotlib等。...关键技术: groupby函数agg函数的联用。我们用pandas对数据进 行分组聚合的实际操作中,很多时候会同时使用groupby函数agg函数。...,'mean']} df.groupby('Country').agg(df_age) 我们对数据进行聚合的过程中,除了使用sum()、max ()等系统自带的聚合函数之外,大家也可以使用自己定义的函数...(df['key1']) print(list(grouped)) 【例11】同时使用groupby函数agg函数进行数据聚合操作。

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