pandas 模糊筛选 groupby
时间: 2023-10-23 08:12:33 浏览: 45
引用中提供的代码演示了一个完整的求和操作,其中使用了groupby方法对DataFrame进行分组,并按班级进行求和。引用中提供了按列取值的方法,可以对GroupBy对象进行进一步的操作。而引用中的代码演示了创建DataFrame并使用groupby进行分组的示例。
要进行pandas模糊筛选和groupby操作,你可以使用str.contains()方法来实现。该方法可以在指定的列中进行模糊匹配,然后使用groupby进行分组。
下面是一种可能的实现方法:
```python
# 假设你有一个名为df的DataFrame对象
# 模糊筛选包含"abc"的行,并按列名进行分组
filtered_df = df[df['列名'].str.contains('abc')].groupby('分组列名')
# 对分组后的数据进行统计操作
# 例如,计算每个分组的平均值
mean_values = filtered_df.mean()
# 输出结果
print(mean_values)
```
请替换代码中的'列名'和'分组列名'为你实际使用的列名。这样,你就可以通过模糊筛选和groupby操作来实现你的需求。
相关问题
pandas iloc模糊筛选
您好!针对您关于 Pandas iloc 模糊筛选的问题,可以通过使用布尔索引(Boolean indexing)来实现模糊筛选。下面是一些示例代码:
1. 使用 str.contains() 方法进行模糊筛选:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Jordan'],
'Age': [25, 30, 35, 40],
'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用 str.contains() 方法筛选包含特定字符串的行
filtered_df = df[df['Name'].str.contains('Jo')]
print(filtered_df)
```
输出结果:
```
Name Age City
2 John 35 Paris
3 Jordan 40 Tokyo
```
2. 使用正则表达式进行模糊筛选:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Jordan'],
'Age': [25, 30, 35, 40],
'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用正则表达式筛选匹配特定模式的行
filtered_df = df[df['Name'].str.contains('^J', regex=True)]
print(filtered_df)
```
输出结果:
```
Name Age City
2 John 35 Paris
3 Jordan 40 Tokyo
```
以上代码示例分别展示了使用 str.contains() 方法和正则表达式进行模糊筛选的方法。根据您的具体需求,选择合适的方法即可。希望能对您有所帮助!如有更多问题,请随时提问。
pandas怎么取消groupby
要取消 Pandas 中的 groupby,可以使用 `reset_index()` 方法。这个方法会将之前应用 groupby 后的结果转换回原始的 DataFrame 格式。下面是一个示例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
'Age': [25, 30, 35, 25, 30],
'Salary': [5000, 6000, 7000, 5000, 6000]}
df = pd.DataFrame(data)
# 对 Name 进行分组,并计算平均工资
grouped = df.groupby('Name').mean()
# 取消 groupby,返回原始 DataFrame 格式
ungrouped = grouped.reset_index()
print(ungrouped)
```
运行以上代码,你会得到以下输出:
```
Name Age Salary
0 Alice 25.0 5000.0
1 Bob 30.0 6000.0
2 Charlie 35.0 7000.0
```
其中,`ungrouped` 是取消了 groupby 后的结果。