4.6 Groupby分组的agg汇总

ofeisi_zeng 2023-01-12 14:44:28

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16_Pandas.DataFrame计算统计信息并按GroupBy分组可以通过andas.DataFrame和pandas.Series的groupby（）方法对数据进行分组。可以汇总每个组的数据，并且可以通过任何函数计算或处理统计信息，例如平均值，最小值，最大值和总计。这里，将描述以下内容。 iris数据集通过groupby()分组计算平均值，最小值，最大值，总和等通过应用任意处理进行聚合：agg（）批量统计关键统计信息：describe（）绘制图表 iris数据集以iris数据集为

除了内置的聚合函数（如summean），还可以使用自定义函数。groupby()agg()：适用于简单的分组聚合。：适用于多维数据的透视表分析。自定义聚合函数：灵活性高，可满足复杂需求。滚动窗口聚合：适用于时间序列或连续数据。apply()：支持复杂的分组逻辑。假设需要根据某些规则动态生成新列。：适合按分隔符拆分字符串。：适合分类值的独热编码。explode()：适合多标签分类值的独热编码。自定义逻辑：适合复杂的数据拆分需求。根据具体需求选择合适的方法即可！字符串拼接：适合简单的字段合并。

数据分析-04排序数据合并concatmerge & join分组聚合透视表与交叉表项目：分析影响学生成绩的因素 apply函数 pandas提供了apply函数方便的处理Series与DataFrame；apply函数支持逐一处理数据集中的每个元素都会执行一次目标函数，把返回值存入结果集中。： # series.apply() ary = np.array(['80公斤','83公斤','78公斤','74公斤','84公斤']) s = pd.Series(ary) def func(x):

本文主要是小编以前汇总的面试时遇到的一些python真题，现在分享给大家，希望对小可爱们的工作能有帮助~ Q1：python的数据类型都有哪些？ # 可变：列表、集合、字典 # 不可变：数值、字符、元组 Q2：如何打乱一个列表的元素？ A = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0] import random random.shuffle(A) # 在原来的A上面打乱数据 Q3：向上取整、向下取整、四舍五入方法 np.ceil(4.1) # 5.0 np.floor(4.6) #

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