首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Pandas按多列分组并保留所有其他列

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。按多列分组并保留所有其他列是Pandas中常用的操作之一。

在Pandas中,可以使用groupby()函数按多列进行分组。该函数接受一个或多个列名作为参数,并返回一个GroupBy对象。然后,可以通过该对象调用聚合函数或其他操作来处理分组后的数据。

下面是按多列分组并保留所有其他列的示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {
    'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
    'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
    'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按列'A'和列'B'进行分组,并保留所有其他列
grouped = df.groupby(['A', 'B'], as_index=False)

# 对分组后的数据进行聚合操作,例如计算每组的平均值
result = grouped.mean()

# 打印结果
print(result)

输出结果如下:

代码语言:txt
复制
     A    B    C     D
0  bar  one  40  40.0
1  bar  two  40  50.0
2  foo  one  10  45.0
3  foo  two  5   70.0

在这个示例中,我们按列'A'和列'B'进行了分组,并保留了所有其他列'C'和'D'。然后,我们对分组后的数据计算了每组的平均值。

Pandas提供了丰富的功能和方法来处理数据分组,包括聚合函数(如mean()sum()count()等)、转换函数(如apply())、过滤函数(如filter())等。根据具体需求,可以选择适合的方法来处理分组数据。

腾讯云提供了云计算相关的产品和服务,例如云服务器、云数据库、云存储等。具体可以参考腾讯云官方文档:腾讯云产品与服务

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

python数据科学系列:pandas入门详细教程

/最后一行/无保留,例如keep=first意味着在存在重复的多行时,首行被认为是合法的而可以保留 删除重复值,drop_duplicates,行检测删除重复的记录,也可通过keep参数设置保留项。...count、value_counts,前者既适用于series也适用于dataframe,用于统计个数,实现忽略空值后的计数;而value_counts则仅适用于series,执行分组统计,默认频数高低执行降序排列...;sort_values是值排序,如果是dataframe对象,也可通过axis参数设置排序方向是行还是,同时根据by参数传入指定的行或者,可传入多行或分别设置升序降序参数,非常灵活。...groupby,类比SQL中的group by功能,即按某一执行分组。...一般而言,分组的目的是为了后续的聚合统计,所有groupby函数一般不单独使用,而需要级联其他聚合函数共同完成特定需求,例如分组求和、分组求均值等。 ?

13.8K20

Pandas_Study02

replace() 将数据替换成其他数据,可以一对一的替换也可一堆的替换数据。...size函数则是可以返回所有分组的字节大小。count函数可以统计分组后各数据项个数。get_group函数可以返回指定组的数据信息。而discribe函数可以返回分组后的数据的统计数据。...简单的单列分组 # 单列进行分组 dg = df0.groupby("fruit") # 打印查看fruit分组后的每组组名,及详细信息 for n, g in dg: print "group_name...print dg.describe() 也支持分组 dg1 = df0.groupby(["fruit", "supplier"]) for n, g in dg1: print "multiGroup..., "supplier" : np.max}) 3. transform() 方法 可以作用于groupby之后的每个组的所有数据,之前的aggregate函数只能用于分组后组的每数据。

17710

我用Python展示Excel中常用的20个操

数据去重 说明:对重复值按照指定要求处理 Excel 在Excel中可以通过点击数据—>删除重复值按钮选择需要去重的即可,例如对示例数据按照创建时间进行去重,可以发现去掉了196 个重复值,保留了...Pandaspandas中可以使用drop_duplicates来对数据进行去重,并且可以指定以及保留顺序,例如对示例数据按照创建时间进行去重df.drop_duplicates(['创建时间'...数据合并 说明:将两数据合并成一 Excel 在Excel中可以使用公式也可以使用Ctrl+E快捷键完成合并,以公式为例,合并示例数据中的地址+岗位列步骤如下 ?...数据分组 说明:对数据进行分组计算 Excel 在Excel中对数据进行分组计算需要先对需要分组的字段进行排序,之后可以通过点击分类汇总设置相关参数完成,比如对示例数据的学历进行分组求不同学历的平均薪资...,用Excel制作更加方便,而有些操作比如数据的分组、计算等,因Pandas可以与NumPy等其他优秀的Python库结合而显得更加强大,所以我们在处理数据时也需要正确选择使用的工具!

5.5K10

Python替代Excel Vba系列(四):课程表分析与动态可视化图表

系列文章 "替代Excel Vba"系列(一):用Python的pandas快速汇总 "Python替代Excel Vba"系列(二):pandas分组统计与操作Excel "Python替代...如下: df['sj'].apply(lambda x: '语数英' if x in cond else '其他') ,根据科目,划分为"语数英"或"其他" 把划分结果添加的新 sj_class...我们把汇总问题的主键列出,利用 pandas 的 groupby 方法即可快速做汇总。 如下: df.groupby(['sj_class']) , sj_class 分组。...这里使用 count 也可以,但你会注意到使用 count ,pandas 会把所有都进行计数。并且 count 会忽略 nan ,而 size 则不会。...---- .stack(dropna=False) ,把 apm 从索引移回去行索引,dropna=False ,让其保留 nan 的值。 此时即可确保所有的教师都有上下午2行数据。

1.7K20

首次公开,用了三年的 pandas 速查表!

,汇总 df.loc['col_sum'] = df.apply(lambda x: x.sum()) # 指定的列表顺序显示 df.reindex(order_list) # 指定的排序 df.reindex...形式返回 df.loc[df['team'] == 'B',['name']] # 条件查询,只显示name s.iloc[0] # 位置选取数据 s.loc['index_one'] #...col进行分组的Groupby对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回一个进行分组的Groupby对象 df.groupby(col1)[col2] # 返回col1进行分组后...,col2的均值 # 创建一个col1进行分组计算col2和col3的最大值的数据透视表 df.pivot_table(index=col1, values=[col2...col1分组所有的均值 # 其他转行 pd.melt(df, id_vars=["day"], var_name='city', value_name='temperature') # 交叉表是用于统计分组频率的特殊透视表

7.4K10

Python面试十问2

此外,你可以通过传递参数来调整df.describe()的行为,例如include参数可以设置为'all'来包含所有的统计信息,或者设置为'O'来仅包含对象的统计信息。...Pandas dataframe.append()函数的作⽤是:将其他dataframe的⾏追加到给定的dataframe的末尾,返回⼀个新的dataframe对象。...九、分组(Grouping)聚合 “group by” 指的是涵盖下列⼀项或多项步骤的处理流程: 分割:条件把数据分割成多组; 应⽤:为每组单独应⽤函数; 组合:将处理结果组合成⼀个数据结构。...先分组,再⽤ sum()函数计算每组的汇总数据  分组后,⽣成多层索引,也可以应⽤ sum 函数 分组后可以使用如sum()、mean()、min()、max()等聚合函数来计算每个组的统计值。...如果想要对每个分组应用多个函数,可以使用agg()方法,传入一个包含多个函数名的列表,例如group_1.agg(['sum', 'mean'])。

7110

python数据分析笔记——数据加载与整理

2、当文件没有标题行时 可以让pandas为其自动分配默认的列名。 也可以自己定义列名。 3、将某一作为索引,比如使用message做索引。通过index_col参数指定’message’。...当没有指明用哪一进行连接时,程序将自动重叠的列名进行连接,上述语句就是重叠“key”进行连接。也可以通过on来指定连接进行连接。...也有其他方式连接:left、right、outer。用“how”来指明。 也可以根据多个键()进行合并,用on传入一个由列名组成的列表即可。...(2)离散化或面元划分,即根据某一条件将数据进行分组。 利用pd.cut()方式对一组年龄进行分组。 默认情况下,cut对分组条件的左边是开着的状态,右边是闭合状态。...默认情况下,此方法是对所有进行重复项清理操作,也可以用来指定特定的一进行。 默认情况下,上述方法保留的是第一个出现的值组合,传入take_last=true则保留最后一个。

6K80

Pandas速查手册中文版

col2]]:以DataFrame形式返回 s.iloc[0]:位置选取数据 s.loc['index_one']:索引选取数据 df.iloc[0,:]:返回第一行 df.iloc[0,0]...():检查DataFrame对象中的非空值,返回一个Boolean数组 df.dropna():删除所有包含空值的行 df.dropna(axis=1):删除所有包含空值的 df.dropna(axis...([col1,col2]):返回一个进行分组的Groupby对象 df.groupby(col1)[col2]:返回col1进行分组后,col2的均值 df.pivot_table(index...=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max):创建一个col1进行分组计算col2和col3的最大值的数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean...):返回col1分组所有的均值 data.apply(np.mean):对DataFrame中的每一应用函数np.mean data.apply(np.max,axis=1):对DataFrame

12.1K92

Pandas三百题

2 - pandas 个性化显示设置 1.显示全部 pd.set_option('display.max_columns',None) 2.显示指定行/ 指定让 data 在预览时显示10,7行...,要求根据 “国家/地区” 的值进行填充 例如 《海上钢琴师》国家/地区为 意大利,根据其他意大利国家对应的语言来看,应填充为 意大利语 df['语言']=df.groupby('国家/地区').语言...,所有包含国的行 df[df['国家奥委会'].str.contains('国')] 37-筛选某行某 提取第0行第2 df.iloc[0:1,[1]] 38-筛选多行 提取 第 0-2 行第...进行分组查看各分组内容 df.groupby(['district','salary']).groups 8 - 分组查看|指定 将数据按照 district、salary 进行分组查看西湖区薪资为...], 'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']}) pd.merge(left,right,on='key') 19 - merge|

4.6K22

python数据分析——数据分类汇总与统计

例如, DataFrame可以在其行(axis=0)或(axis=1)上进行分组。然后,将一个函数应用(apply)到各个分组产生一个新值。...1.1分组 分组分为以下三种模式: 第一种: df.groupby(col),返回一个进行分组的groupby对象; 第二种: df.groupby([col1,col2]),返回一个进行分组的...print(list(gg)) 【例2】采用函数df.groupby([col1,col2]),返回一个进行分组的groupby对象。...关键技术:如果传给apply的函数能够接受其他参数或关键字,则可以将这些内容放在函数名后面一传入: 【例15】在apply函数中设置禁止分组键。...=用于分组的列名或其他分组键,出现在结果透视表的; values = 待聚合的的名称,默认聚合所有数值; aggfunc =值的聚合方式,聚合函数或函数列表,默认为’mean’,可以是任何对

11310

最全面的Pandas的教程!没有之一!

此外,你还可以制定多行和/或,如上所示。 条件筛选 用中括号 [] 的方式,除了直接指定选中某些外,还能接收一个条件语句,然后筛选出符合条件的行/。...分组统计 Pandas分组统计功能可以某一的内容对数据行进行分组对其应用统计函数,比如求和,平均数,中位数,标准差等等… 举例来说,用 .groupby() 方法,我们可以对下面这数据表...然后,调用 .groupby() 方法,继续用 .mean() 求平均值: ? 上面的结果中,Sales 就变成每个公司的分组平均数了。...,index 表示进行分组索引,而 columns 则表示最后结果将的数据进行分列。...使用 pd.read_excel() 方法,我们能将 Excel 表格中的数据导入 Pandas 中。请注意,Pandas 只能导入表格文件中的数据,其他对象,例如宏、图形和公式等都不会被导入。

25.8K64

数据整合与数据清洗

', True) pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) # 显示所有 pd.set_option('display.max_columns...选择。ix、iloc、loc方法都可使用。 只不过ix和loc方法,行索引是前后都包括的,而索引则是前包后不包(与列表索引一致)。 iloc方法则和列表索引一致,前包后不包。...# 删除单列 print(df.drop('date', axis=1)) # 删除 print(df.drop(['praise', 'date'], axis=1)) 输出结果。 ? ?...03 横向连接 Pandas提供了merge方法来完成各种表的横向连接操作。其中包括内连接、外连接。 内连接,根据公共字段保留两表共有的信息。...05 排序 Pandas的排序方法有以下三种。 sort_values、sort_index、sortlevel。 第一个表示值排序,第二个表示索引排序,第三个表示级别排序。

4.6K30

Pandas数据分析

默认情况下,它会考虑所有,如果只想根据某些删除重复项,可以将这些列名作为参数传递给subset参数 movie3.drop_duplicates(subset='title_year',keep='...# False:删除所有重复项 数据连接(concatenation) 连接是指把某行或某追加到数据中 数据被分成了份可以使用连接把数据拼接起来 把计算的结果追加到现有数据集,可以使用连接 import...与添加行的方法类似,需要传一个axis参数 axis的默认值是index 行添加 向DataFrame添加一,不需要调用函数,通过dataframe['列名'] = ['值'] 即可 通过dataframe...SQL中的 left outer 保留左侧表中的所有key how = ’right‘ 对应SQL中的 right outer 保留右侧表中的所有key how = 'outer' 对应SQL中的 full...outer 保留左右两侧侧表中的所有key how = 'inner' 对应SQL中的 inner 只保留左右两侧都有的key genres_track= genres.merge(tracks[['

9410

Pandas图鉴(三):DataFrames

这个过程如下所示: 索引在Pandas中有很多用途: 它使通过索引的查询更快; 算术运算、堆叠、连接是索引排列的;等等。 所有这些都是以更高的内存消耗和更不明显的语法为代价的。...所有的算术运算都是根据行和的标签来排列的: 在DataFrames和Series的混合操作中,Series的行为(和广播)就像一个行-向量,相应地被对齐: 可能是为了与列表和一维NumPy向量保持一致...首先,你可以只用一个名字来指定要分组,如下图所示: 如果没有as_index=False,Pandas会把进行分组的那一作为索引。...通常情况下,DataFrame中的比你想在结果中看到的要。...我们已经看到很多例子,Pandas函数返回一个索引的DataFrame。我们仔细看一下。

33920

Pandas GroupBy 深度总结

例如,在我们的案例中,我们可以奖项类别对诺贝尔奖的数据进行分组: grouped = df.groupby('category') 也可以使用多个来执行数据分组,传递一个列表即可。...在上面的例子中,我们绝对不想总结所有年份,相应的我们可能希望奖品类别对奖品价值求和。...例如我们可能希望只保留所有组中某个的值,其中该的组均值大于预定义值。...在我们的 DataFrame 的情况下,让我们过滤掉所有组均值小于 7,000,000 的prizeAmountAdjusted ,并在输出中仅保留: grouped['prizeAmountAdjusted...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

5.8K40

数据科学的原理与技巧 三、处理表格数据

然而,Data8 中引入的表格仅包含标签。 DataFrame的标签称为DataFrame的索引,使许多数据操作更容易。...现在让我们使用分组,来计算每年和每个性别的最流行的名称。 由于数据已按照年和性别的递减顺序排序,因此我们可以定义一个聚合函数,该函数返回每个序列中的第一个值。...注意,分组会导致每行有多个标签。...baby_pop.iloc[10:15, :] Name Count Year Sex 1885 F Mary M John 8756 1886 F Mary M John 9026 1887 F Mary 透视 如果分组...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,学会了在pandas中表达以下操作: 操作 pandas 分组 df.groupby(label) 分组 df.groupby([label1

4.6K10

Pandas 秘籍:6~11

聚合的官方文档 使用函数对多个执行分组和聚合 可以对进行分组和聚合。.../img/00117.jpeg)] 工作原理 要像步骤 1 一样分组,我们将字符串名称列表传递给groupby方法。...操作步骤 读取大学数据集,分组显示分组总数。...目标是保留所有州中总体上占少数的所有行。 这要求我们状态对数据进行分组,这是在步骤 1 中完成的。我们发现有 59 个独立的组。 filter分组方法将所有保留在一个组中或将其过滤掉。...夏季的空中交通流量比一年中其他任何时候都要。 在第 8 步中,我们使用一长串方法对每个目标机场进行分组,并将mean和count两个函数应用于距离

33.8K10

Pandas进阶|数据透视表与逆透视

默认聚合所有数值 index 用于分组的列名或其他分组键,出现在结果透视表的行 columns 用于分组的列名或其他分组键,出现在结果透视表的 aggfunc 聚合函数或函数列表,默认为'mean'...下面行、进行汇总,指定汇总列名为“Total” data.pivot_table(index="driver_gender", columns="driver_race...pandas.crosstab 参数 index:指定了要分组,最终作为行。 columns:指定了要分组,最终作为。...不是索引) value_vars 需要被转换的现有,如果未指明,除 id_vars 之外的其他都被转换 var_name 自定义列名名称,设置由 'value_vars' 组成的新的 column...保留"driver_gender",对剩下列全部转换,给设置对定义列名。

4.1K10
领券