dataframe的groupby
时间: 2023-08-22 15:10:43 浏览: 46
回答: DataFrame的groupby方法是一种用于对数据进行分组的功能。通过groupby方法,可以将DataFrame按照指定的列或多列进行分组,并对每个分组进行相应的操作。在分组后,可以使用聚合函数对分组后的某列或多列进行计算,如求和、平均值等。通过迭代分组后的数据,可以查看每个分组中的具体结果。\[1\]\[2\]\[3\]
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- *1* *2* *3* [python数据分析之Dataframe分组(group by)](https://blog.csdn.net/weixin_48077303/article/details/115175150)[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]
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DATAFRAME groupby
DATAFRAME groupby是pandas库中的一个函数,用于对DataFrame对象按照指定的列进行分组,并对分组后的数据进行统计和聚合操作。通过groupby函数,可以将数据按照指定的列值进行分组,然后对每个分组进行相应的操作,如求和、计数、平均值等。对于groupby对象,可以使用列名进行索引,以对指定的列进行统计。
例如,使用df.groupby('class_1')可以得到一个DataFrameGroupBy对象,然后可以使用该对象进行统计操作,如求和、计数等。另外,还可以使用多个列进行分组,如df.groupby(['class_1', 'class_2']),这样可以同时按照class_1和class_2两列进行分组统计。
dataframe group by
dataframe group by 是指使用 pandas 中的 groupby 函数将数据按照指定的字段分组,并对分组后的数据进行聚合操作。聚合操作包括计算分组后的数据的统计量(如平均值、最大值、最小值等),或者执行自定义的函数操作。通过 dataframe group by,可以方便地进行数据分析和统计。