pandas:如何在聚合列时跳过行？
在使用pandas进行聚合列操作时，可以通过使用条件语句来跳过特定的行。具体的步骤如下：
- 首先，导入pandas库并读取数据集：
import pandas as pd
# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')- 接下来，使用条件语句来跳过行。假设我们要对某一列进行聚合操作，但是希望跳过某些特定的行，可以使用
df.loc方法来选择需要聚合的行：
# 跳过特定行进行聚合
df_agg = df.loc[~df['column_name'].isin(['value1', 'value2'])].groupby('column_name').agg({'aggregated_column': 'sum'})在上述代码中，column_name是需要聚合的列名，value1和value2是需要跳过的行的值。~符号表示取反操作，isin()方法用于判断某一列的值是否在给定的列表中。
- 最后，可以根据需要选择其他的聚合函数和列进行聚合操作。例如，可以使用
mean()函数计算平均值：
# 计算平均值
df_agg = df.loc[~df['column_name'].isin(['value1', 'value2'])].groupby('column_name').agg({'aggregated_column': 'mean'})以上就是在pandas中如何在聚合列时跳过行的方法。根据具体的需求，可以使用不同的条件语句来选择需要跳过的行，并使用不同的聚合函数进行操作。
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---------------------------------------------------------------------------
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| 13579 | 2020-05-02 | 234 | 153 | 725 | 85001
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import pandas as pd
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{
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'ColB': '1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2'.split()
}
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print df.groupby(
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Pandas:获取与列值匹配的所有行的索引
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Pre 35 42
Event A 23 39
FF 50 75
Post A 79 11
Post B 88 69
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浏览 0提问于2018-04-20得票数 3
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In [4]: df.groupby('b').groups
Out[4]: {'4': [0], '6': [2]}
可以看到Pandas已经删除了具
浏览 225提问于2013-08-25得票数 211
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