pandas按照字段的前三位分组
时间: 2023-06-29 14:06:29 浏览: 69
可以使用 pandas 中的字符串方法 `str` 和 `groupby` 方法来按照字段的前三位分组。假设有一个DataFrame `df`,其中有一个字段名为 `field`,可以按照如下方式进行操作:
```python
df.groupby(df['field'].str[:3])
```
这将返回一个 `GroupBy` 对象,可以对其进行聚合操作,比如计算每组的平均值、最大值、最小值等等。
相关问题
pandas按照某一列分组
要按照某一列分组,可以使用pandas的groupby()函数。例如,假设我们有以下数据:
```
import pandas as pd
data = {'Name': ['Tom', 'Tom', 'Jerry', 'Jerry', 'Mary', 'Mary'],
'Age': [20, 25, 30, 35, 40, 45],
'Gender': ['M', 'M', 'M', 'M', 'F', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
```
输出:
```
Name Age Gender
0 Tom 20 M
1 Tom 25 M
2 Jerry 30 M
3 Jerry 35 M
4 Mary 40 F
5 Mary 45 F
```
我们可以按照Name列分组,然后对每组进行操作,例如计算每组的平均年龄。代码如下:
```
grouped = df.groupby('Name')
print(grouped['Age'].mean())
```
输出:
```
Name
Jerry 32.5
Mary 42.5
Tom 22.5
Name: Age, dtype: float64
```
在上面的代码中,我们首先使用groupby()函数按照Name列分组,然后使用mean()函数计算每组的平均年龄。注意,我们只对Age列进行了操作,因为我们只关心每组的平均年龄。
pandas增加字段
您可以使用 pandas.DataFrame.assign() 方法或 pandas.DataFrame.apply() 方法来增加字段。具体方法如下:
1. 使用 pandas.DataFrame.assign() 方法增加字段:
```python
import pandas as pd
# 创建数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 使用 assign() 方法增加字段
df = df.assign(D=df['A'] + df['B'])
# 打印结果
print(df)
```
输出结果为:
```
A B C D
0 1 4 7 5
1 2 5 8 7
2 3 6 9 9
```
2. 使用 pandas.DataFrame.apply() 方法增加字段:
```python
import pandas as pd
# 创建数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 自定义函数
def sum_columns(row):
return row['A'] + row['B']
# 使用 apply() 方法增加字段
df['D'] = df.apply(sum_columns, axis=1)
# 打印结果
print(df)
```
输出结果为:
```
A B C D
0 1 4 7 5
1 2 5 8 7
2 3 6 9 9
```
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