python-pandas-groupby 分类重复
时间: 2023-02-11 14:07:23 浏览: 98
在 Pandas 中使用 groupby 函数可以对数据进行分组。可以指定一个或多个列作为分组键,然后进行聚合操作。
如果要删除分组后重复的行,可以在 groupby 函数后使用 drop_duplicates() 方法。
例如:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'baz'] * 3,
'B': [1, 2, 3] * 3,
'C': [4, 5, 6] * 3})
# 首先按 'A' 和 'B' 分组
grouped = df.groupby(['A', 'B']).sum()
# 删除分组后重复的行
grouped = grouped.drop_duplicates()
```
这将会返回一个新的 dataframe,里面没有重复行。
相关问题
python房价_python-pandas分析房价
分析房价通常需要进行数据处理和可视化,Python中的pandas和matplotlib库非常适合这个任务。以下是一个简单的房价分析例子:
首先,导入所需的库和数据集(假设数据集已经存储在名为“house_prices.csv”的文件中):
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('house_prices.csv')
```
接下来,我们可以使用pandas来查看数据集的一些基本信息:
```python
print(df.head()) # 查看前5行数据
print(df.describe()) # 查看数据的统计信息
```
然后,我们可以使用matplotlib来可视化数据,例如,绘制房价的直方图:
```python
plt.hist(df['SalePrice'], bins=20)
plt.xlabel('Sale Price')
plt.ylabel('Count')
plt.show()
```
我们还可以使用pandas来对数据进行筛选和分组,例如,查看不同房型的平均价格:
```python
avg_price_by_type = df.groupby('HouseStyle')['SalePrice'].mean()
print(avg_price_by_type)
```
这只是一个简单的例子,房价分析可以更加复杂和深入。但是,pandas和matplotlib提供了非常强大的工具来处理和可视化数据,使得分析变得更加容易。
python中pandas库的groupby函数
在Python中,Pandas库中的groupby函数可以对数据进行分组操作。groupby函数的一般语法如下:
```python
DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, observed=False, **kwargs)
```
其中,by参数是必须的,表示按照哪个列进行分组。axis参数表示按照哪个轴进行分组,0表示按行分组,1表示按列分组。level参数表示按照哪个级别进行分组,as_index参数表示是否将分组的列作为索引,sort参数表示是否对分组后的数据进行排序,group_keys参数表示是否在最后的结果中添加组名,squeeze参数表示是否对单独的组进行压缩,observed参数表示是否只包括观察到的标签。
使用示例:
```python
import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 按照某一列进行分组
grouped = df.groupby('column_name')
# 对分组后的数据进行聚合操作
result = grouped.sum()
```
上述代码中,我们首先使用Pandas库中的read_csv函数读取一个csv文件,然后使用groupby函数按照某一列进行分组,最后使用sum函数对分组后的数据进行聚合操作,得到了结果result。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)