1. pd.iterrows()函数
iterrows() 是在DataFrame中的行进行迭代的一个生成器,它返回每行的索引及一个包含行本身的对象。...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。...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 下面我们一一来看一看...'Points':[876,789,863,673,741,812,756,788,694,701,804,690]}
df = pd.DataFrame(ipl_data)
2.1 pandas..."""agg方法实现聚合, 相比于apply,可以同时传入多个统计函数"""
# 针对同一列使用不同的统计方法
grouped = df.groupby('Year', as_index=False