Pandas groupby cut sum

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据处理工具。groupby是Pandas中的一个重要函数，用于按照指定的列或条件对数据进行分组。cut函数是Pandas中的一个函数，用于将数据按照指定的区间进行切分。

sum函数是Pandas中的一个函数，用于计算数据的总和。在groupby和cut函数的结合使用中，可以实现按照指定的区间对数据进行分组，并计算每个分组中数据的总和。

优势：

灵活性：Pandas提供了丰富的数据处理函数和方法，可以灵活地对数据进行分组、切分和计算。
效率：Pandas使用了高效的数据结构和算法，能够快速处理大规模数据。
可视化：Pandas可以与其他数据可视化库（如Matplotlib）结合使用，方便进行数据分析和展示。

应用场景：

数据分析：Pandas适用于各种数据分析任务，如数据清洗、数据聚合、数据统计等。
金融领域：Pandas可以用于金融数据的处理和分析，如股票数据分析、投资组合优化等。
科学研究：Pandas可以用于科学研究中的数据处理和分析，如实验数据分析、统计建模等。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云提供了一系列与数据分析和云计算相关的产品和服务，以下是其中几个推荐的产品：

腾讯云数据仓库（TencentDB）：提供高性能、可扩展的云数据库服务，适用于存储和处理大规模数据。
腾讯云大数据平台（Tencent Cloud Big Data）：提供全面的大数据解决方案，包括数据存储、数据计算、数据分析等。
腾讯云人工智能平台（Tencent AI）：提供各种人工智能相关的服务和工具，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。

产品介绍链接地址：

腾讯云数据仓库：https://cloud.tencent.com/product/tcdb
腾讯云大数据平台：https://cloud.tencent.com/product/cdp
腾讯云人工智能平台：https://cloud.tencent.com/product/ai

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Pandas GroupBy 使用教程

实例 1 将分组后的字符拼接 import pandas as pd df=pd.DataFrame({ 'user_id':[1,2,1,3,3], 'content_id':[1,1,2,2,2...实例2 统计每个content_id有多少个不同的用户 import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'user_id':[1,2,1,3,3,],...df1 = df.groupby('product')['value'].sum().to_frame().reset_index() df1 按产品product分组后，然后value求和： ?...df2 = df.groupby('product')['value'].sum().to_frame().reset_index().sort_values(by='value') df2 ?...plt.clf() df.groupby('product').sum().plot(kind='bar') plt.show() ?

2K2 1

pandas groupby 用法详解

项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star，留言，一起学习进步 1.分组groupby 在日常数据分析过程中...在sql中，就是大名鼎鼎的groupby操作。 pandas中，也有对应的groupby操作，下面我们就来看看pandas中的groupby怎么使用。...2.groupby的数据结构首先我们看如下代码 def ddd(): levels = ["L1", "L1", "L1", "L2", "L2", "L3", "L3"] nums...('level') print(g) print() print(list(g)) 输出结果如下： <pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy...('level').agg({'num': 'sum', 'score': 'mean'}) allnum = result['num'].sum() result['rate'] =

1.4K2 0

pandas的Groupby加速

在平时的金融数据处理中，模型构建中，经常会用到pandas的groupby。...那么按照普通的方法，就是对每一个基金进行groupby，然后每次groupby的时候回归一下，然后计算出beta。...其实思路很简单，就是pandas groupby之后会返回一个迭代器，其中的一个值是groupby之后的部分pandas。...返回的迭代器中的group部分，也就是pandas的切片，然后依次送入func这个函数中。 ...当数据量很大的时候，这样的并行处理能够节约的时间超乎想象，强烈建议pandas把这样的一个功能内置到pandas库里面。

3.8K2 0

Pandas GroupBy的使用

在应用中，我们可以执行以下操作： Aggregation ：计算一些摘要统计 Transformation ：执行一些特定组的操作 Filtration：根据某些条件下丢弃数据 1 加载数据 import pandas...9 Royals 4 2014 701 10 Royals 1 2015 804 11 Riders 2 2017 690 2 数据分组 Pandas...DataFrame对象 2.1 根据某一列分组 df.groupby('Team') <pandas.core.groupby.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x000001B33FFA0DA0...('Team') print(grouped['Points'].agg([np.sum, np.mean, np.std])) sum mean std.../python_pandas_groupby.htm

2.9K4 0

Python中的分布分析cut+groupby

分布分析（cut+groupby）根据分析目的，将数据（定量数据）进行等距或者不等距的分组，进行研究各组分布规律的一种分析方法。...import numpy import pandas data = pandas.read_csv( 'C:/Users/ZL/Desktop/Python/5.3/data.csv'...30, 40, max(data.年龄)+1 ] labels = [ '20岁以及以下', '21岁到30岁', '31岁到40岁', '41岁以上' ] data['年龄分层'] = pandas.cut...({ '人数': numpy.size }) pAggResult = round( aggResult/aggResult.sum(), 2 )*100 pAggResult...['人数'].map('{:,.2f}%'.format) 先用cut函数确定好分层，再用groupby函数实现分布分析。

1.7K5 0

Pandas GroupBy 深度总结

今天，我们将探讨如何在 Python 的 Pandas 库中创建 GroupBy 对象以及该对象的工作原理。...']) 现在，如果我们尝试打印刚刚创建的两个 GroupBy 对象之一，我们实际上将看不到任何组： print(grouped) Output: <pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy...为此我们可以选择 GroupBy 对象的 PrizeAmountAdjusted 列，就像我们选择 DataFrame 的列，然后对其应用 sum() 函数： grouped['prizeAmountAdjusted...这里需要注意的是，transformation 一定不能修改原始 DataFrame 中的任何值，也就是这些操作不能原地执行转换 GroupBy 对象数据的最常见的 Pandas 方法是 transform...将此数据结构分配给一个变量，我们可以用它来解决其他任务总结今天我们介绍了使用 pandas groupby 函数和使用结果对象的许多知识分组过程所包括的步骤 split-apply-combine

5.8K4 0

玩转 Pandas 的 Groupby 操作

作者：Lemon 来源：Python数据之道玩转 Pandas 的 Groupby 操作大家好，我是 Lemon，今天来跟大家分享下 pandas 中 groupby 的用法。...Pandas 的 groupby() 功能很强大，用好了可以方便的解决很多问题，在数据处理以及日常工作中经常能施展拳脚。今天，我们一起来领略下 groupby() 的魅力吧。...首先，引入相关 package ： import pandas as pd import numpy as np groupby 的基础操作经常用 groupby 对 pandas 中 dataframe...In [25]: pd.cut(df['Age'], bins=[19,40,65,np.inf]) 分组结果范围结果如下： ?...In [26]: age_groups = pd.cut(df['Age'], bins=[19,40,65,np.inf]) ...: df.groupby(age_groups).mean(

2K2 0

Pandas的分组聚合groupby

Pandas怎样实现groupby分组统计 groupby：先对数据分组，然后在每个分组上应用聚合函数、转换函数 import pandas as pd import numpy as np %matplotlib...，查询所有数据列的统计 df.groupby('A').sum() C D A bar -2.142940 0.436595 foo -2.617633 1.083423 我们看到： groupby...中的’A’变成了数据的索引列因为要统计sum，但B列不是数字，所以被自动忽略掉 2、多个列groupby，查询所有数据列的统计 df.groupby(['A','B']).mean() C D A...-0.523527 0.637822 # 方法2 df.groupby('A').agg([np.sum, np.mean, np.std])['C'] sum mean std A bar...for循环可以直接遍历每个group 1、遍历单个列聚合的分组 g = df.groupby('A') g <pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy

1.6K4 0

Pandas高级教程之:GroupBy用法

简介 pandas中的DF数据类型可以像数据库表格一样进行groupby操作。通常来说groupby操作可以分为三部分：分割数据，应用变换和和合并数据。...本文将会详细讲解Pandas中的groupby操作。分割数据分割数据的目的是将DF分割成为一个个的group。...NaN in keys, set ``dropna`` to False In [31]: df_dropna.groupby(by=["b"], dropna=False).sum() Out[31]...，Pandas提供了一个 apply 方法，用来进行更加灵活的转换操作。...0.077118 -0.208098 6 -0.408530 -0.049245 7 -0.862495 -0.503211 本文已收录于 http://www.flydean.com/11-python-pandas-groupby

2.6K3 0

Pandas分组groupby结合agg-transform

groupby结合agg和transform使用本文介绍的是分组groupby分组之后如何使用agg和transform 模拟数据 import pandas as pd import numpy as...+单个字段+单个聚合求解每个人的总薪资金额： total_salary = df.groupby("employees")["salary"].sum().reset_index() total_salary...+单个字段+多个聚合求解每个人的总薪资金额和薪资的平均数：方法1：使用groupby+merge mean_salary = df.groupby("employees")["salary"].mean...+agg total_mean = df.groupby("employees")\ .agg(total_salary=("salary", "sum"),...+多个字段+单个聚合针对多个字段的同时聚合： df.groupby(["employees","time"])["salary"].sum().reset_index() .dataframe

1611 0

pandas的iterrows函数和groupby函数

2. pd.groupby函数这个函数的功能非常强大，类似于sql的groupby函数，对数据按照某一标准进行分组，然后进行一些统计。...'Points':[876,789,863,673,741,812,756,788,694,701,804,690]} df = pd.DataFrame(ipl_data) 2.1 pandas...分分割方法有多种 obj.groupby(‘key’)- obj.groupby([‘key1’,‘key2’])- obj.groupby(key,axis=1) 现在让我们看看如何将分组对象应用于DataFrame...对象 df.groupby('Team') # 按照Team属性分组 # 查看分组 df.groupby('Team').groups # 第几个是 ## 结果： {'Points':[np.mean, 'sum'], 'Rank':[np.max]})) # 使用apply的话 print(grouped['Points'].apply(np.mean

2.9K2 0

pandas多表操作，groupby，时间操作

多表操作 merge合并 pandas.merge可根据一个或多个键将不同DataFrame中的行合并起来 pd.merge(left, right)# 默认merge会将重叠列的列名当做键，即how...pandas提供了一个灵活高效的groupby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。根据一个或多个键（可以是函数、数组或DataFrame列名）拆分pandas对象。...(df['key1']) In [127]: grouped Out[127]: #变量grouped是一个GroupBy对象，它实际上还没有进行任何计算，只是含有一些有关分组键df['key1']的中间数据而已， #然后我们可以调用GroupBy的mean()，sum()，size...()，count()等方法,索引为key1列中的唯一值 In [128]: grouped.sum() Out[128]: key1 a 8 b 7 Name: data1, dtype:

3.7K1 0

pandas系列5-分组_groupby

groupby 是pandas 中非常重要的一个函数, 主要用于数据聚合和分类计算. 其思想是“split-apply-combine”（拆分 - 应用 - 合并）....型数据 pandas分组和聚合详解官方文档 DataFrame....('A').sum() # 分组，然后将sum()函数应用于分组结果 Out[3]: C D A bar -2.802588...2.42611 foo 3.146492 -0.63958 In [4]: df.groupby(['A', 'B']).sum() # 多个属性用列表形式，形成层次化索引 Out[4]:...之后是一个对象,，直到应用一个函数（mean函数）之后才会变成一个Series或者Dataframe. type(df.groupby("occupation")) # output pandas.core.groupby.groupby.DataFrameGroupBy

1.7K2 0

总结了25个Pandas Groupby 经典案例！！

大家好，我是俊欣~ groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。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。...函数的dropna参数，使用pandas版本1.1.0或更高版本。...例如它与cumsum函数一起使用，结果将与与sum函数相同。...df["cum_sum_2"] = df.groupby( "category" )["value"].expanding().sum().values output 24、累积平均利用展开函数和均值函数计算累积平均...df["current_highest"] = df.groupby( "category" )["value"].expanding().max().values output 在Pandas中

3.3K3 0

5分钟掌握Pandas GroupBy

Pandas是非常流行的python数据分析库，它有一个GroupBy函数，提供了一种高效的方法来执行此类数据分析。在本文中，我将简要介绍GroupBy函数，并提供这个工具的核心特性的代码示例。.../ float(x.sum())) job_percent ?...可视化绘图我们可以将pandas 内置的绘图功能添加到GroupBy，以更好地可视化趋势和模式。...总结 pandas GroupBy函数是一个工具，作为数据科学家，我几乎每天都会使用它来进行探索性数据分析。本文是该功能基本用法的简短教程，但是可以使用许多更强大的方法来分析数据。...作者：Rebecca Vickery 原文地址：https://towardsdatascience.com/5-minute-guide-to-pandas-groupby-929d1a9b7c65

2.2K2 0

python 数据分析超简单入门 : 项目实践篇

(['Pclass']).sum() / df.groupby(['Pclass']).count())['Survived'] Pclass_survived_rate.plot(kind='bar'...三等舱的乘客们很惨【性别】可以再简单看看性别的影响： Sex_survived_rate = (df.groupby(['Sex']).sum() / df.groupby(['Sex']).count...=pd.cut(age_clean_date.Age,ages) age_cut_grouped=age_clean_date.groupby(age_cut) age_Survival_Rate=...(age_cut_grouped.sum()/age_cut_grouped.count())['Survived'] #计算每年龄段的幸存率 age_Survival_Rate.plot(kind=...Pclass_Sex_survived_rate=(df.groupby(['Sex','Pclass']).sum()/df.groupby(['Sex','Pclass']).count())['Survived

6.2K2 0

如何在Python中实现RFM分析

}) M_Agg = data.groupby( by=['CustomerID'] )['Sales'].agg({ 'MonetaryAgg': numpy.sum }) aggData...0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1], interpolation='nearest' ) bins[0] = 0 labels = [5, 4, 3, 2, 1] R_S = pandas.cut...0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1], interpolation='nearest' ) bins[0] = 0; labels = [1, 2, 3, 4, 5]; F_S = pandas.cut...0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1], interpolation='nearest' ) bins[0] = 0 labels = [1, 2, 3, 4, 5] M_S = pandas.cut...], interpolation='nearest' ) bins[0] = 0 labels = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] aggData['level'] = pandas.cut

3.8K10 0

对比MySQL学习Pandas的groupby分组聚合

01 MySQL和Pandas做分组聚合的对比说明 1）都是用来处理表格数据不管是mysql，还是pandas，都是处理像excel那样的二维表格数据的。...接着就是执行group分组条件，对比pandas就是写一个groupby条件进行分组。...再接着就是执行select条件，聚合函数就是写在select后面的，对比pandas就是执行agg()函数，在其中针对不同的列执行count、max、min、sum、mean聚合函数。...③ pandas中代码执行如下 df = pd.read_excel(r"C:\Users\黄伟\Desktop\emp.xlsx") display(df) df = df.groupby("deptno...("name",as_index=True).agg({"num":"sum"}) df.groupby("name",as_index=False).agg({"num":"sum"}) 结果如下：

2.9K1 0

干货 | python数据分析超简单入门 -- 项目实践篇

(['Pclass']).sum() / df.groupby(['Pclass']).count())['Survived'] Pclass_survived_rate.plot(kind='bar'...三等舱的乘客们很惨~ 【性别】可以再简单看看性别的影响： Sex_survived_rate = (df.groupby(['Sex']).sum() / df.groupby(['Sex']).count...(['Age']).sum()/df.groupby(['Age']).count())['Survived'] Age_survived_rate.plot() plt.title('Age_survived_rate...=pd.cut(age_clean_date.Age,ages) age_cut_grouped=age_clean_date.groupby(age_cut) age_Survival_Rate=(age_cut_grouped.sum...Pclass_Sex_survived_rate=(df.groupby(['Sex','Pclass']).sum()/df.groupby(['Sex','Pclass']).count())['Survived

5522 0

Python实现的北京积分落户数据分析示例

即什么年龄段落户人数最多也更容易落户从百家姓维度分析不同姓对落户人数的指标影响 , 即什么姓的落户人数最多即也更容易落户不同分数段的占比情况 # 导入库 import numpy as np import pandas...(columns={'count':'people_num','sum':'score_sum','mean':'score_mean'},inplace=True) #定一个函数 , 得到占比 def...pd.to_datetime(lh_data['birthday'])) / pd.Timedelta('365 days') # 分桶 lh_data.describe() bins_age = pd.cut...查看分数段占比 # 分桶将分数划分为一个个的区间 bins_score = pd.cut(lh_data['score'],np.arange(90,130,5)) # 将分数装入对应的桶里 bins_score_group...总结 1.pandas的绘图方法不够灵活 , 功能也不够强大 , 最好还是使用matplotlib绘图 2.记住数据分析最重要的两个方法分组: groupby() 和分桶:cut() , 前者一般用于离散的数据

4551 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云