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Pandas .agg中的筛选计数

Pandas是一个基于Python的数据分析工具,提供了丰富的数据结构和数据处理功能。在Pandas中,.agg()函数用于对数据进行聚合操作,可以对指定的列进行统计计算。

在使用.agg()函数时,可以通过筛选条件对数据进行筛选计数。具体步骤如下:

  1. 导入Pandas库:在Python脚本中,首先需要导入Pandas库,可以使用以下代码实现:
代码语言:txt
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import pandas as pd
  1. 读取数据:使用Pandas的read_csv()函数读取数据文件,例如:
代码语言:txt
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data = pd.read_csv('data.csv')
  1. 筛选计数:使用.agg()函数对指定的列进行筛选计数。假设我们要对名为"category"的列进行筛选计数,可以使用以下代码:
代码语言:txt
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count = data.groupby('category').agg({'category': 'count'})

在上述代码中,首先使用groupby()函数按照"category"列进行分组,然后使用agg()函数对每个分组进行聚合操作。通过传递一个字典参数,指定要对"category"列进行计数操作。

  1. 结果展示:最后,可以使用print()函数打印计数结果,例如:
代码语言:txt
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print(count)

上述代码将打印出按照"category"列进行计数的结果。

Pandas提供了丰富的数据处理和分析功能,适用于各种数据处理场景。通过使用Pandas的.agg()函数,可以方便地对数据进行筛选计数操作。

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