任何groupby操作都会涉及到下面的三个操作之一:
Splitting:分割数据- Applying:应用一个函数- Combining:合并结果 在许多情况下,我们将数据分成几组,并在每个子集上应用一些功能...'Points':[876,789,863,673,741,812,756,788,694,701,804,690]}
df = pd.DataFrame(ipl_data)
2.1 pandas...print(name)
2.2 获取某一分组get_group方法
# 获取某一分组
grouped = df.groupby('Year')
print(grouped.get_group(2014...863
4 Kings 3 2014 741
9 Royals 4 2014 701
2.3 Aggregations(聚合)这个很重要
聚合函数返回每个组的单个聚合值...np.max]}))
# 使用apply的话
print(grouped['Points'].apply(np.mean))
grouped.apply(lambda x: print(x))
"""查看每个组大小的另一种方法是应用