groupby函数分组后组内如何计数
时间: 2023-12-10 11:31:31 浏览: 26
可以使用groupby函数的size()方法来计算每个组的数量。例如,假设有一个名为df的DataFrame,其中有一个名为group的列,我们可以按照group列进行分组,并使用size()方法计算每个组的数量,代码如下:
```
grouped = df.groupby('group')
count = grouped.size()
```
相关问题
groupby函数分组计数
groupby函数是一种用于对数据进行分组计算的函数。它可以根据指定的列或多个列对数据进行分组,并对每个组进行聚合操作,如计数、求和、平均值等。\[3\]在使用groupby函数时,可以通过指定列名来进行分组计数。例如,使用data.groupby(\['User Id'\])\['Integral'\].count()可以计算每个用户的订单数量。\[3\]如果需要对多个列进行分组计数,可以使用data.groupby(\['User Id','订单类型'\])\['Integral'\].count()来计算每个用户在不同订单类型下的订单数量。\[3\]需要注意的是,分组函数在使用时必须先进行分组,所以无法直接在where语句后面使用分组函数。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [group by 及分组函数](https://blog.csdn.net/CF13975930964/article/details/124411280)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [分组函数 group by](https://blog.csdn.net/zly200220/article/details/118229337)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [groupby函数分组统计](https://blog.csdn.net/weixin_43628417/article/details/120835456)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
python groupby分组后分别‘计数
可以使用pandas库的groupby函数进行分组,然后使用agg函数对每个分组进行计数操作。
示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]})
# 使用groupby函数进行分组,并使用agg函数对每个分组进行计数操作
count_data = data.groupby(['A', 'B']).agg({'C': 'count'})
print(count_data)
```
输出结果:
```
C
A B
bar one 2
three 1
two 2
foo one 2
three 1
two 1
```
其中,'A'和'B'列是根据这两列的值进行分组的,'C'列是进行计数操作的列。最终输出的结果是每个分组中'C'列的计数值。