groupby.agg
时间: 2023-08-19 13:15:38 浏览: 51
groupby.agg是pandas中的一个方法,用于对分组后的数据进行聚合计算。通过agg方法,可以对不同的列使用不同的聚合计算,并且还可以自定义聚合函数。例如,可以使用agg方法计算每个航空公司的平均到达延误时间。代码示例如下:
flights.groupby('AIRLINE')['ARR_DELAY'].agg(np.mean).head()
这段代码将航空公司按照'ARR_DELAY'列进行分组,然后使用np.mean函数计算每个分组的平均值。最后,使用head方法显示前几行结果。结果将会是一个Series对象,其中索引是航空公司代码,值是对应的平均到达延误时间。
相关问题
data.groupby.agg 合并数据
data.groupby.agg 是 pandas 中的一个函数,用于将数据按照指定的列进行分组,并对分组后的数据进行合并操作。
该函数的基本用法是:data.groupby(column).agg(function)
其中,column 表示要进行分组的列名,function 表示要对分组后的数据进行合并的操作。
例如,假设我们有一个包含学生姓名、科目和成绩的数据集,我们希望按照科目分组,并计算每个科目的平均成绩。可以使用如下代码实现:
data.groupby('科目').agg('平均成绩')
这样就会按照科目分组,并对每个分组求取平均成绩。返回的结果是一个包含每个科目和对应平均成绩的数据集。
此外,agg 函数还可以接收多个函数作为参数,用于对分组后的数据进行多种操作。例如,我们可以同时计算每个科目的平均成绩和总成绩:
data.groupby('科目').agg(['平均成绩', '总成绩'])
这样就会返回一个包含每个科目、平均成绩和总成绩的数据集。
总之,data.groupby.agg 函数是对数据进行分组和合并操作的一个非常有用的函数,能够帮助我们对数据进行更加灵活和高效的处理。
python groupby.agg
您好!对于Python中的groupby方法,您可以使用agg函数对分组后的数据进行聚合操作。agg函数可以接受一个字典作为参数,其中键表示要应用的聚合函数,值表示要应用聚合函数的列。
例如,假设您有一个名为df的DataFrame,其中包含姓名、年龄和工资信息。您想要按照姓名对数据进行分组,并对年龄列求平均值,对工资列求和,可以使用groupby和agg方法来实现:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'姓名': ['张三', '李四', '王五', '张三', '李四'],
'年龄': [25, 30, 35, 40, 45],
'工资': [5000, 6000, 7000, 8000, 9000]
})
result = df.groupby('姓名').agg({'年龄': 'mean', '工资': 'sum'})
```
在上面的代码中,我们按照姓名列对数据进行了分组,并使用agg函数传入一个字典来指定要应用的聚合函数。在字典中,'年龄': 'mean'表示对年龄列求平均值,'工资': 'sum'表示对工资列求和。最终结果将按照姓名分组,并显示每个姓名对应的平均年龄和总工资。
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