data.groupby(group_key).apply(fill_mean)
时间: 2023-10-25 09:29:03 浏览: 112
这是一个pandas中的常用操作,它的作用是将DataFrame按照指定的group_key进行分组,并对每个分组执行fill_mean函数。也就是说,该操作会将group_key作为参数传递给fill_mean函数,然后对于每个分组单独计算该分组的均值,并将该分组中的缺失值用该分组的均值进行填充。最终返回一个填充了缺失值的DataFrame。注意,group_key必须是DataFrame中已有的列名。
相关问题
data.groupby(group_key).size()
data.groupby(group_key).size()是pandas中的一个函数,它的作用是将数据按照group_key进行分组,并统计每个分组中的元素数量。其中group_key是用于分组的列或列的名称。例如,我们有一个数据集data,其中包含了姓名和年龄两列,我们想要按照年龄分组并统计每个年龄段的人数,可以使用以下代码:data.groupby('年龄').size(),其中'年龄'是用于分组的列名。该函数返回一个Series对象,其中索引为分组的值,而值为每个分组中的元素数量。
sales_data.groupby
sales_data.groupby是一个用来对数据集进行分组的函数。根据引用[2]中给出的例子,这个函数可以按照指定的列名进行分组操作。在例子中,数据集sales_data被按照'Product'和'Date'两列进行分组。然后可以对每个分组中的其他列进行操作,例如使用['Sales'].sum()来求每个分组的销售额总和。最后,使用.unstack()函数重新排列数据,将日期作为列,产品作为行,得到一个类似于数据透视表的结果。