python groupby.agg用法
时间: 2023-05-02 19:00:36 浏览: 67
Python 中的 groupby.agg() 方法用于对数据进行分组汇总和聚合操作。该方法可以将数据按指定的一列或多列进行分组,然后对每个组内的数据进行聚合操作(如求和、计数、平均数),最终生成一个包含聚合结果的新表。
相关问题
python groupby.agg
您好!对于Python中的groupby方法,您可以使用agg函数对分组后的数据进行聚合操作。agg函数可以接受一个字典作为参数,其中键表示要应用的聚合函数,值表示要应用聚合函数的列。
例如,假设您有一个名为df的DataFrame,其中包含姓名、年龄和工资信息。您想要按照姓名对数据进行分组,并对年龄列求平均值,对工资列求和,可以使用groupby和agg方法来实现:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'姓名': ['张三', '李四', '王五', '张三', '李四'],
'年龄': [25, 30, 35, 40, 45],
'工资': [5000, 6000, 7000, 8000, 9000]
})
result = df.groupby('姓名').agg({'年龄': 'mean', '工资': 'sum'})
```
在上面的代码中,我们按照姓名列对数据进行了分组,并使用agg函数传入一个字典来指定要应用的聚合函数。在字典中,'年龄': 'mean'表示对年龄列求平均值,'工资': 'sum'表示对工资列求和。最终结果将按照姓名分组,并显示每个姓名对应的平均年龄和总工资。
希望能帮到您!如果您有任何更多的问题,请随时提问。
groupby中的.agg方法
在 pandas 中,groupby 方法可以将数据按照某个列的值进行分组,并对每个组应用特定的函数进行聚合操作。而 .agg 方法则是在 groupby 后对每个分组应用多个聚合函数,并将结果合并为一个 DataFrame。
.agg 方法可以使用单个聚合函数,也可以使用多个聚合函数。例如,我们可以按照某个列的值分组,并对每个组计算平均值和标准差:
```python
import pandas as pd
data = {'group': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
grouped = df.groupby('group')
result = grouped.agg(['mean', 'std'])
print(result)
```
输出结果为:
```
value
mean std
group
A 3.000000 1.632993
B 4.000000 1.632993
```
在上面的例子中,我们使用 .agg 方法对每个分组计算了平均值和标准差,并将结果合并为一个 DataFrame。注意,这里的 agg 方法参数是一个列表,其中包含要应用的聚合函数的名称。