如何将print(df.groupby('股票代码').size()) 的结果加入到各个group中
时间: 2024-04-08 07:34:38 浏览: 6
要将`df.groupby('股票代码').size()`的结果添加到各个组中,你可以使用`transform()`方法。`transform()`方法将返回与原始DataFrame具有相同索引的结果,使你能够将结果赋值给新的列。
下面是一个示例代码:
```python
df['交易天数'] = df.groupby('股票代码')['交易日期'].transform('size')
```
在这个例子中,我假设你想要将交易天数(`'交易天数'`)添加到每个股票代码(`'股票代码'`)的组中。我们使用`groupby()`方法按照股票代码分组,然后使用`transform()`方法将结果应用到每个组。
请注意,我将`size()`函数应用于`'交易日期'`列,并将结果赋值给名为`'交易天数'`的新列。
如果你有其他需要,请根据你的具体情况进行修改。
相关问题
df.groupby(
pandas中的groupby函数可以将数据按照指定的列进行分组,并对每组数据进行聚合操作,例如求和、求平均值等。通过groupby函数可以快速地实现数据分组和统计分析。
下面是一个示例代码:
```
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
'key': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
})
# 按照key列进行分组,并计算每组的平均值
grouped = df.groupby('key').mean()
print(grouped)
```
这段代码首先创建了一个包含key和value两列数据的DataFrame,然后按照key列进行分组,并计算每组的平均值。最后输出了分组后的结果。
df.groupby()函数
`df.groupby()`函数是pandas库中的一个函数,主要用于对数据进行分组和分组后的聚合操作。函数可以根据指定的列对数据进行分组,然后对每个分组进行聚合操作,例如计算每个分组的平均值、总和、最大值、最小值等等。
下面是一个示例,假设我们有一个包含学生姓名、科目和成绩的数据集,我们想要按照科目对数据进行分组,并计算每个科目的平均成绩:
```python
import pandas as pd
# 创建数据集
data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Tom', 'Jack', 'Tom', 'Jack', 'Tom', 'Tom'],
'Subject': ['Math', 'Math', 'English', 'English', 'Science', 'Science', 'Math', 'Science'],
'Score': [70, 80, 90, 85, 95, 75, 80, 85]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按照科目进行分组,并计算每个科目的平均成绩
grouped = df.groupby('Subject')['Score'].mean()
print(grouped)
```
输出结果为:
```
Subject
English 87.5
Math 76.666667
Science 85.0
Name: Score, dtype: float64
```
上述代码中,我们首先创建了一个包含学生姓名、科目和成绩的数据集,然后使用`df.groupby()`函数按照科目对数据进行分组,并使用`mean()`函数计算每个科目的平均成绩。
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