Pandas库提供了强大的groupby和agg功能，使得我们能够轻松地对数据进行分组和聚合计算。...本文将从基础概念、常见问题、常见报错及解决方案等方面，由浅入深地介绍如何使用Pandas的groupby和agg方法，并通过代码案例进行详细解释。...基础概念 groupby 方法 groupby是Pandas中最常用的分组工具之一。它允许我们将DataFrame按照一个或多个列进行分组，从而可以对每个分组执行各种聚合操作。...通过agg，我们可以一次性对多个列应用不同的聚合函数，极大地提高了数据处理的灵活性和效率。...) 多列聚合 基本用法 多列聚合是指同时对多个列进行分组和聚合计算。
正如在图片中看到的，在多元变量中将有多个列来对目标值进行预测。（上图中“count”为目标值） 在上面的数据中，count不仅取决于它以前的值，还取决于其他特征。...在执行多元时间序列分析时必须记住一件事，我们需要使用多个特征预测当前的目标，让我们通过一个例子来理解： 在训练时，如果我们使用 5 列 [feature1, feature2, feature3, feature4...），因为我们将看到前 30 个来预测第 31 列，在第一次预测之后它会自动移动 到第 2 列并取下一个 30 值来预测下一个目标值。...现在将这个 pred 值与 testY 进行比较，但是 testY 也是按比例缩放的，也需要使用与上述相同的代码进行逆变换。...，使用模型进行预测之前还需要做以下的操作： 缩放数据，因为删除了‘Open’列，在缩放它之前，添加一个所有值都为“0”的Open列。
) 此外，我们还可以使用pandas提供的聚合函数对数据进行更复杂的统计分析。...例如, DataFrame可以在其行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组。然后,将一个函数应用(apply)到各个分组并产生一个新值。...并且一次应用多个函数。 关键技术:对于自定义或者自带的函数都可以用agg传入,一次应用多个函数。传入函数组成的list。所有的列都会应用这组函数。...使用read_csv导入数据之后,我们添加了一个小费百分比的列tip_pct: 如果希望对不同的列使用不同的聚合函数，或一次应用多个函数，将通过下面的例来进行展示。...首先，根据day和smoker对tips进行分组，然后采用agg()方法一次应用多个函数。 如果传入一组函数或函数名,得到的DataFrame的列就会以相应的函数命名。
图3：Python pandas布尔索引 使用已筛选的数据框架，可以选择num_calls列并计算总和sum()。...可以使用上面的方法循环五个行政区的名称，然后逐个计算，但这有点低效。 使用groupby()方法 pandas库有一个groupby()方法，允许对组进行简单的操作（例如求和）。...要使用此函数，需要提供组名、数据列和要执行的操作。...在示例中： 组： Borough列 数据列：num_calls列 操作：sum() df.groupby('Borough')['num_calls'].sum() 图5：pandas groupby...Pandas中的SUMIFS SUMIFS是另一个在Excel中经常使用的函数，允许在执行求和计算时使用多个条件。 这一次，将通过组合Borough和Location列来精确定位搜索。
基于列值重塑数据(生成一个“透视”表)。使用来自指定索引/列的唯一值来形成结果DataFrame的轴。此函数不支持数据聚合，多个值将导致列中的MultiIndex。...() 2.3.1.1 分组操作 pandas中使用groupby()方法根据键将原数据拆分为若干个分组。...使用pandas的groupby()方法拆分数据后会返回一个GroupBy类的对象，该对象是一个可迭代对象，它里面包含了每个分组的具体信息，但无法直接被显示。...实现哑变量的方法： pandas中使用get_dummies()函数对类别数据进行哑变量处理，并在处理后返回一个哑变量矩阵。...pandas中使用cut()函数能够实现面元划分操作，cut()函数会采用等宽法对连续型数据进行离散化处理。
01 系列回顾 玩转Pandas系列已经连续推送5篇，尽量贴近Pandas的本质原理，结合工作实践，按照使用Pandas的逻辑步骤，系统地并结合实例推送Pandas的主要常用功能，已经推送的5篇文章：...df_data.groupby('A') 默认是按照axis=0分组的(行)，如果按照列，修改轴，即 df_data.groupby('A' , axis=1) 也可以按照多个列分组，比如： df_data.groupby...06 治：分组上的操作 对分组上的操作，最直接的是使用aggregate操作，如下，求出每个分组上对应列的总和，大家可以根据上面的分组情况，对应验证： agroup = df.groupby('A')...一次应用多个函数： agroup = df.groupby('A') agroup.agg([np.sum, np.mean, np.std]) ?...还可以对不同的列调用不同的函数，详细过程在参考官方文档： http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/groupby.html 还可以进行一些转化和过滤操作，
求众数、var 求方差、std 求标准差、quantile 求分位数 （2）按多列进行分组 按多列进行分组，只要将多个列名以列表的形式传给 groupby() 即可。...---- 3.神奇的aggregate方法 前面用的聚合函数都是直接在DataFrameGroupBy上调用，这样做每一列都是同一种汇总运算，且一次只能使用一种汇总运算。...aggregate神奇就神奇在一次可以使用多种汇总方式是，还可以针对不同的列做不同的汇总运算。...aggregate(): """ 功能: 一次可以使用多种汇总方式；针对不同的列做不同的汇总运算。...参数: ① 一次可以使用多种汇总方式: 多种汇总方式以**列表**的形式传入(且汇总函数是用字符串形式)。
这是一个典型的数据聚合的例子，现在如果想用Pandas来实现，应该如何处理？ 1. 聚合运算 （1）groupby：按照变量进行分组 要实现这个目的，使用 groupby 语句即可。...一次性对多个变量进行groupby这么写： family.groupby( [ ‘fam’, ‘gender’ ] )[‘salary’] 不指明salary，则代表对family所有连续变量进行groupby...如果自定义的聚合函数为fun()，那么groupby中要以agg(fun)的形式使用。...agg()不仅可以发挥自定义聚合函数的作用，还可以一次性对多个函数进行聚合运算： family.groupby('fam')['salary'].agg(['mean','sum', max2]) 结果为...还可以对不同的列应用不同的聚合函数，使用字典可以完成 {列1:函数1, 列2:函数2}，然后再用agg()包起来： family.groupby('fam')['salary'].agg({'salary
4.group by分组统计 在Pandas中，SQL的GROUP BY操作是使用类似命名的groupby()方法执行的。...df.groupby('性别').size() 结果如下： ? 注意，在pandas代码中我们使用了size()而不是count()。...这是因为count()将函数应用于每一列，并返回每一列中的记录数。 df.groupby('性别').count() 结果如下： ? 如果想要使用count()方法应用于单个列的话，应该这样做。...（后面需要随意选择一列） df.groupby('性别')["总费用"].count() 结果如下： ? 也可以一次应用多种功能。...通过将一列列传递给方法，来完成按多个列分组groupby()。
您可以使用两种技术来持续重新调整时间序列数据，即标准化和标准化。 在本教程中，您将了解如何使用Python对时间序列数据进行规范化和标准化。...字符，在使用数据集之前必须将其删除。在文本编辑器中打开文件并删除“？”字符。也删除该文件中的任何页脚信息。 规范时间序列数据 规范化是对原始范围的数据进行重新调整，以使所有值都在0和1的范围内。...使用MinMaxScaler和其他缩放技术的良好范例如下： 利用可用的训练数据适配缩放器。对于标准化，这意味着训练数据将被用于估计最小和最大可观测值。...这对于将预测转换回其原始比例以进行报告或绘图非常有用。这可以通过调用inverse_transform（）函数来完成。 以下是标准化每日最低温度数据集的示例。 缩放器需要将数据作为行和列的矩阵来提供。...# 从 pandas 规范化数据 from pandas import Series from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # 载入数据集并打印前
数据透视表将每一列数据作为输入，输出将数据不断细分成多个维度累计信息的二维数据表。...在实际数据处理过程中，数据透视表使用频率相对较高，今天云朵君就和大家一起学习pandas数据透视表与逆透视的使用方法。...数据基本情况 groupby数据透视表 使用 pandas.DataFrame.groupby 函数，其原理如下图所示。...还可以通过字典为不同的列指定不同的累计函数。 如果传入参数为list，则每个聚合函数对每个列都进行一次聚合。...保留"driver_gender"，对剩下列全部转换，并给设置对列定义列名。
，也允许使用正则元组，因此我们可以进一步简化上述内容： 图7 按多列分组 记住，我们的目标是希望从我们的支出数据中获得一些见解，并尝试改善个人财务状况。...现在，你已经基本了解了如何使用pandas groupby函数汇总数据。下面讨论当使用该函数时，后台是怎么运作的。...Pandas groupby：拆分-应用-合并的过程 本质上，groupby指的是涉及以下一个或多个步骤的流程： Split拆分：将数据拆分为组 Apply应用：将操作单独应用于每个组（从拆分步骤开始）...然而，.loc方法一次只执行一个操作，而groupby方法自动对每个组应用相同的操作。 图15 如果我们要使用.loc方法复制split&apply过程，如下所示。...我们还将.loc与groupby方法进行了比较。很明显，后者肯定更易于使用，并且还将结果放回数据框架结构中，这对于进一步处理更为方便。
groupby的操作过程如下 split, 第一步，根据某一个或者多个变量的组合，将输入数据分成多个group apply, 第二步， 对每个group对应的数据进行处理 combine, 第三步...>>> df.groupby('class') # 多个列标签的组合，用列表的形式声明 >>> df.groupby(['class','sex']) # 用行标签分组 >>> arrays =...分组处理 分组处理就是对每个分组进行相同的操作，groupby的返回对象并不是一个DataFrame, 所以无法直接使用DataFrame的一些操作函数。...]}) # 一次使用一个函数进行处理 >>> df.groupby('x').aggregate(np.mean) y x a 3.0 b 2.5 c 7.5 # agg是aggregate的简写...>>> df.groupby('x').agg(np.mean) y x a 3.0 b 2.5 c 7.5 # 一次使用多种函数进行处理 >>> df.groupby('x').agg([
同样的对行的索引方式也支持对列使用。 多级索引 多级索引提供了一种以一个较低维度的形式访问高维数据的方法，每次一个维度的索引都相当于对原数据进行一次降维。...提供了 DataFrame.groupby()方法，按照指定的分组键，将具有相同键值的记录划分为同一组，将具有不同键值的记录划分到不同组，并对各组进行统计计算。...().sum():统计每列缺失值的个数 #将数据按照指定列分组后统计每组中每列的缺失值情况，筛选出指定列存在缺失值的组并升序排列 data_c=data.groupby('所在小区').apply(lambda...()方法 多个 dataframe 连接(通过 index 匹配进行)(Join and Merge) 通过一个或多个键将两个数据集的列连接起来（完成 SQl 的 join 操作）:pandas.merge...统计落入每个区间的频数(等宽法离散数据) 使用pandas.cut()方法和pandas.series.value_counts()方法，将数据值域分割为等宽的若干区间，并统计各个区间的样本数量。
本文就将针对pandas中的map()、apply()、applymap()、groupby()、agg()等方法展开详细介绍，并结合实际例子帮助大家更好地理解它们的使用技巧。...首先读入数据，这里使用到的全美婴儿姓名数据，包含了1880-2018年全美每年对应每个姓名的新生儿数据，在jupyterlab中读入数据并打印数据集的一些基本信息以了解我们的数据集： import pandas...2.1 map() 类似Python内建的map()方法，pandas中的map()方法将函数、字典索引或是一些需要接受单个输入值的特别的对象与对应的单个列的每一个元素建立联系并串行得到结果。...3.1 利用groupby()进行分组 要进行分组运算第一步当然就是分组，在pandas中对数据框进行分组使用到groupby()方法。...当为多个时传入这些变量名称列表，DataFrame对象通过groupby()之后返回一个生成器，需要将其列表化才能得到需要的分组后的子集，如下面的示例： #按照年份和性别对婴儿姓名数据进行分组 groups
几乎总是有一种更好的替代方法，用于遍历pandas DataFrame。特别是，遍历DataFrame的特定值，通常应该替换为分组。 分组 为了在pandas中进行分组。...我们在 Data8 中看到，我们可以按照多个列分组，基于唯一值来获取分组。...注意，多列分组会导致每行有多个标签。...将此结果与我们使用.groupby()计算的baby_pop表进行比较。...总结 我们现在有了数据集中每个性别和年份的最受欢迎的婴儿名称，并学会了在pandas中表达以下操作： 操作 pandas 分组 df.groupby(label) 多列分组 df.groupby([label1
groupby()、agg()等方法展开详细介绍，并结合实际例子帮助大家更好地理解它们的使用技巧（本文使用到的所有代码及数据均保存在我的github仓库：https://github.com/CNFeffery...二、非聚合类方法 这里的非聚合指的是数据处理前后没有进行分组操作，数据列的长度没有发生改变，因此本章节中不涉及groupby()，首先读入数据，这里使用到的全美婴儿姓名数据，包含了1880-2018...2.1 map() 类似Python内建的map()方法，pandas中的map()方法将函数、字典索引或是一些需要接受单个输入值的特别的对象与对应的单个列的每一个元素建立联系并串行得到结果，譬如这里我们想要得到...● 多列数据 apply()最特别的地方在于其可以同时处理多列数据，譬如这里我们编写一个使用到多列数据的函数用于拼成对于每一行描述性的话，并在apply()用lambda函数传递多个值进编写好的函数中...3.1 利用groupby()进行分组 要进行分组运算第一步当然就是分组，在pandas中对数据框进行分组使用到groupby()方法，其主要使用到的参数为by，这个参数用于传入分组依据的变量名称，
今天我们继续推出一篇数据处理常用的操作技能汇总：灵活使用pandas.groupby()函数，实现数据的高效率处理，主要内容如下： pandas.groupby()三大主要操作介绍 pandas.groupby...()实例演示 pandas.groupby（）三大主要操作介绍 说到使用Python进行数据处理分析，那就不得不提其优秀的数据分析库-Pandas,官网对其的介绍就是快速、功能强大、灵活而且容易使用的数据分析和操作的开源工具...sum)等，下面我们通过实例解释：还是以上方数据为主，这次我们根据Year列进行分组： grouped = test_dataest.groupby("Year") 在对分组后的grouped对象，我们使用...注意：aggregate()中使用列表将多个计算函数列出，即可计算多个结果了，结果如下： ?...同时计算多个结果 可能还有小伙伴问“能不能将聚合计算之后的新的结果列进行重命名呢？”，该操作在实际工作中经常应用的到，如：根据某列进行统计，并将结果重新命名。
本文就将针对pandas中的map()、apply()、applymap()、groupby()、agg()等方法展开详细介绍，并结合实际例子帮助大家更好地理解它们的使用技巧。...首先读入数据，这里使用到的全美婴儿姓名数据，包含了1880-2018年全美每年对应每个姓名的新生儿数据，在jupyterlab中读入数据并打印数据集的一些基本信息以了解我们的数据集： import pandas...3.1 利用groupby()进行分组 要进行分组运算第一步当然就是分组，在pandas中对数据框进行分组使用到groupby()方法。...当为多个时传入这些变量名称列表，DataFrame对象通过groupby()之后返回一个生成器，需要将其列表化才能得到需要的分组后的子集，如下面的示例： #按照年份和性别对婴儿姓名数据进行分组 groups...，聚合，在pandas中可以利用agg()对Series、DataFrame以及groupby()后的结果进行聚合。
当我们对一组数据执行某种计算或计算统计信息时，通常对整个数据集进行统计是不够的。取而代之的是，我们通常希望将数据分成几组，并执行相应计算，然后比较不同组之间的结果。...添加到整个dataframe并指定我们要进行的计算。...多聚合 groupby后面使用agg函数能够计算变量的多个聚合。 在下面的代码中，我计算了每个作业组的最小和最大值。...data[['job', 'credit_amount']].groupby(['job']).agg([min, max]) ? 也可以对不同的列使用不同的聚合。...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。
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