groupby agg rename
时间: 2023-11-09 21:58:03 浏览: 30
groupby是一种用于对数据进行分组的操作,agg是用于对每个分组进行聚合计算的方法,而rename是用于重命名DataFrame的列名。在引用中的示例中,将通过groupby对"Gender"列进行分组,并使用agg方法对每个分组中的"CustomerID"列进行计数。最后使用rename方法将"CustomerID"列重命名为"user_count"。在引用中的示例中,as_index参数设置为False,分组结果以列的方式返回,即"Gender"作为列名。在引用中的示例中,通过groupby(as_index=False)['列名']的方式,将以列的方式返回分组结果,并对"CustomerID"列进行计数。
相关问题
group by 分组重命名
在pandas中,可以使用`groupby`函数对数据进行分组,然后使用`agg`函数对每个组进行聚合操作。在聚合操作中,可以使用`rename`函数对聚合变量进行重命名。例如,将聚合变量“count”重命名为“Total_Numbers”,可以使用以下代码:
```
df.groupby('column_name').agg(Total_Numbers=('count', 'sum'))
```
其中,`column_name`是要分组的列名,`Total_Numbers`是重命名后的聚合变量名,`count`是要聚合的变量名,`sum`是聚合操作。这将返回一个新的数据框,其中包含按`column_name`分组的数据,并将聚合变量“count”重命名为“Total_Numbers”。
df_dx_stats = ( df_dx.groupby(["Dx", "Sex"]) .agg({"Dx": "count"}) .rename(columns={"Dx": "Number"}) )
这段代码使用了 pandas 库中的 groupby() 函数对 DataFrame df_dx 按照 "Dx" 和 "Sex" 两列进行分组,然后使用 agg() 函数进行聚合操作,统计每组中 "Dx" 列的数量,最后使用 rename() 函数对聚合结果的列名进行重命名为 "Number"。最终得到的结果是一个新的 DataFrame,其中每行表示一个 "Dx" 和 "Sex" 组合,列为 "Number",表示该组合中 "Dx" 列的数量。