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小蛇学python(18)pandas的数据聚合与分组计算

对数据集进行分组并对各组应用一个函数,这是数据分析工作的重要环节。在将数据集准备好之后,通常的任务就是计算分组统计或生成透视表。...它还没有进行计算,但是已经分组完毕。 ? image.png 以上是对已经分组完毕的变量的一些计算,同时还涉及到层次化索引以及层次化索引的展开。 groupby还有更加简便得使用方法。 ?...image.png 以下是按由多个键值构成元组的分组情况 ? image.png 通过这两个操作分析得知,第一行打印出来的是分组所根据的键值,紧接是按照此分组键值或者键值对得到的分组。...通过字典进行分组 ? image.png 通过函数进行分组 这是一个极具python特色的功能。 ?...至于为什么不准确为零,这是由于python的float浮点类型数据自身不够精确的问题,不在我们讨论之内。

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R语言 分组计算,不止group_by

最近在研究excel透视图,想到好像自己在R-分组操作并不是很流畅,顺便学习分享一下。R自带数据集比较多,今天就选择一个我想对了解的mtcars数据集带大家学习一下R语言中的分组计算(操作)。...group_by和summarise多变量分组计算 2 ddply 2.1 ddply语法 2.2 ddply分组计算示例 3 aggregate 3.1 aggregate语法 3.2 aggregate...分组计算示例 3.3 aggregate分组计算补充(formula形式) 4 splite ---- 正文 首先给大家看一下mtcars数据集的基本情况,data.frame类型,32个观测对象,11...,可以是一个也可以是多个,多个的话以逗号分割group_by(mtcars, vs, am) 1.2 summarise语法 data为数据集,如果data被group_by定义分组,则根据分组变量分组计算...(group, sex)" 3 aggregate 3.1 aggregate语法 aggregate(x, by, FUN)x为数据集by为分组变量列表FUN为计算函数 3.2 aggregate分组计算示例

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Python-科学计算-pandas-19-df分组上中下旬

Windows 10 语言版本:conda 4.4.10 编辑器:JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 pandas:0.22.0 这个系列讲讲Python...的科学计算及可视化 今天讲讲pandas模块 按照时间列,得出每行属于上中下旬,进而对df进行分组 Part 1:场景描述 ?...已知df,包括3列,["time", "pos", "value1"] 根据time列的结果对df进行分组,分为上旬、中旬、下旬三组 分组规则,设置如下(这里只是假设一种分法,官方分法请查阅相关资料):...np.where(df["flag"] <= 10, "上旬", "下旬")),两重判断 np.where(条件,满足条件结果,不满足条件结果) 支持嵌套,有点VBA公式的感觉 对flag列的每个元素进行计算...本文为原创作品,欢迎分享朋友圈 长按图片识别二维码,关注本公众号 Python 优雅 帅气

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Python中的groupby分组

而且感觉理解得不彻底,虽然在另外一篇文章中也提到groupby的用法,但是这篇文章想着重地分析一下,并能从自己的角度分析一下groupby这个好东西~ OUTLINE 根据表本身的某一列或多列内容进行分组聚合...通过字典或者Series进行分组 根据表本身的某一列或多列内容进行分组聚合 这个是groupby的最常见操作,根据某一列的内容分为不同的维度进行拆解,将同一维度的再进行聚合 按一列进行聚合 import...one) (('b', 'two'), data1 data2 key1 key2 3 -1.125619 -0.836119 b two) 通过字典或者Series进行分组...solution1:通过字典分组 mapping = { '香蕉':'水果','苹果':'水果','橘子':'水果','眼影':'化妆品','眼线':'化妆品'} data = people.groupby...(mapping,axis=1).mean() solution2:通过Series分组 mapping2 = pd.Series(mapping) # mapping2 橘子 水果 眼影

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Clickhouse学习系列——一条SQL完成gourp by分组与不分组数值计算

groupBitmap函数比较特殊,参数得是一个无符号整数列,算法主要用的是“位图或聚合计算” 从这篇文章中查看了两个函数的源码: / count(distinct) // HashSetTable void...看起来group by分组前后的数据做数值计算也是一个经典场景 那这里就得用到Clickhouse经典的窗口函数和物化视图了 窗口函数这篇文章有比较详细的介绍 物化试图这篇文章有比较详细的介绍 先看结果...AggregateFunction类型的数据的中间状态,这里可以理解基于每个页面都生成了一个数组,存储对应的用户名单 而uniqMerge可以将多个AggregateFunction类型的中间状态组合计算为最终的聚合结果

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Clickhouse学习系列——一条SQL完成gourp by分组与不分组数值计算

groupBitmap函数比较特殊,参数得是一个无符号整数列,算法主要用的是“位图或聚合计算”从这篇文章中查看了两个函数的源码:/ count(distinct)// HashSetTablevoid...看起来group by分组前后的数据做数值计算也是一个经典场景那这里就得用到Clickhouse经典的窗口函数和物化视图了窗口函数这篇文章有比较详细的介绍物化试图这篇文章有比较详细的介绍先看结果SQL/...可以理解成一个AggregateFunction类型的数据的中间状态,这里可以理解基于每个页面都生成了一个数组,存储对应的用户名单而uniqMerge可以将多个AggregateFunction类型的中间状态组合计算为最终的聚合结果

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分组计算描述性统计量函数—by()函数

《R语言实战》这本书上是这样描述by()函数的: 使用by()分组计算描述性统计量,它可以一次返回若干个统计量。...,并分别计算每组学徒年龄的平均值,就可以通过by()函数来实现,我们体会一下:by(biotrainee,biotrainee$gender,function(x) mean(x[,2])) > by(...,将同一个symbol所对应的多个探针分成不同的组,并对每组探针进行统计:计算每组中每行探针表达量的平均值(也就是每个探针在6个样本中表达量的均值rowMeans(x)),再取平均值最大的那个探针作为该...第三个参数是我们自己定义的函数:计算每个小矩阵中每行探针表达量的平均值(也就是每个探针在6个样本中表达量的均值rowMeans(x)),再取平均值最大的那个探针作为该symbol所对应的唯一探针which.max...by()函数就可以返回每个分组里的统计结果,即每个symbol所对应的唯一探针IDprobe_id,存放在tmp里。

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