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  • 4.分组聚合

以此为例

一.groupby

参数名 接受 含义 默认
by List
string
mapping
generator		 1.若为函数，则对索引进行计算并分组
2.若为字典/series，则将字典/series的值做为分组依据
3.若为Numpy数组，则以数组元素为分组依据
4.若为字符串/字符串列表，则以其所代表的字段进行分组		 无
axis Int 表示操作轴向 0
level Int / 索引名 标签所在级别 None
as_index Boolean 聚合后的聚合标签是否以DataFrame输出 Ture
group_keys Boolean 是否显示标签名称 Ture
squeeze Boolean 是否在允许的情况下对返回数据降维 False

1.groupby转化

DataFrame.groupby(by='列名')

示例

二.数据拆分

函数名 作用 示例
count 计算数组数目
head 返回每组前n个值
mean 返回每个组的均值
median 返回每个组的中位数
cumcount 对组成员进行标记
size 返回每个组的大小
max 返回每个组最大值
min 返回每个组最小值
std 返回每个组标准错
sum 返回每个组和

三.聚合

1.agg/aggregate

参数名称 接收 意义 默认
func List/dict/function 用于每行或每列 无
axis 0/1 0行1列 0

（1）具体聚合

agg({'列名':'数学函数' })


聚合内容重命名

agg({'列名':（'新列名','数学函数'） })

（2）同类聚合

agg({数学函数1,数学函数2,.....数学函数n})

2.apply

参数名称 接收 意义 默认
func List/dict/function 用于每行或每列 无
axis 0/1 0行1列 0
Broadcast Boolean 是否广播 Flas
Raw Boolean 是否将ndarray穿给函数 Flas
Reduce Boolean/None 返回值格式 None

（1）同类聚合

apply(数学函数)

出处：https://www.cnblogs.com/tyh1999/p/14163274.html

 


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