网络编程
位置：首页>> 网络编程>> Python编程>> pandas数据预处理之dataframe的groupby操作方法

pandas数据预处理之dataframe的groupby操作方法

作者：STHSF　　发布时间：2022-07-07 19:27:56　

标签：pandas,dataframe,groupby

在数据预处理过程中可能会遇到这样的问题，如下图：数据中某一个key有多组数据，如何分别对每个key进行相同的运算？

pandas数据预处理之dataframe的groupby操作方法

dataframe里面给出了一个group by的一个操作，对于”group by”操作，我们通常是指以下一个或多个操作步骤：

l （Splitting）按照一些规则将数据分为不同的组；

l （Applying）对于每组数据分别执行一个函数；

l （Combining）将结果组合到一个数据结构中；

使用dataframe实现groupby的用法：


# -*- coding: UTF-8 -*-
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([{'col1':'a', 'col2':1, 'col3':'aa'}, {'col1':'b', 'col2':2, 'col3':'bb'}, {'col1':'c', 'col2':3, 'col3':'cc'}, {'col1':'a', 'col2':44, 'col3':'aa'}])
print df
# 按col1分组并按col2求和
print df.groupby(by='col1').agg({'col2':sum}).reset_index()
# 按col1分组并按col2求最值
print df.groupby(by='col1').agg({'col2':['max', 'min']}).reset_index()
# 按col1 ，col3分组并按col2求和
print df.groupby(by=['col1', 'col3']).agg({'col2':sum}).reset_index()

输出结果为：


col1 col2 col3
0  a   1  aa
1  b   2  bb
2  c   3  cc
3  a  44  aa

col1 col2
0  a  45
1  b   2
2  c   3

col1 col2  
   max min
0  a  44  1
1  b  2  2
2  c  3  3

col1 col3 col2
0  a  aa  45
1  b  bb   2
2  c  cc   3

注意点：

代码中调用了reset_index() 函数, 如果不使用这个函数输出的结果将是：


  col2
col1  
a    45
b    2
c    3
  col2  
  max min
col1    
a   44  1
b    2  2
c    3  3
     col2
col1 col3  
a  aa   45
b  bb    2
c  cc    3

上下两个结果还是有区别的，但是具体区别暂时不太清楚，不过下面的一种输出结果是不能跟使用df['col1']来提取第一列的。至于是什么原因暂时还不清楚，如果您对pandas比较理解或者知道原因，欢迎在评论中留言。

来源：https://blog.csdn.net/u013041398/article/details/71118560

0
投稿

猜你喜欢

手机版 网络编程 asp之家 www.aspxhome.com