pandas)使用groupby0方法对房屋类型 propertyType进行分组,并对新地区new_postcode 进行分组后赋值给新的数据框 housesalel
时间: 2024-05-14 15:15:18 浏览: 9
假设已经导入了 pandas 库并读取了房屋销售数据,可以按如下方式进行分组:
```python
housesalel = df.groupby(['propertyType', 'new_postcode'])
```
这将根据房屋类型和新地区邮政编码对数据进行分组,并将结果赋值给新的数据框 housesalel。可以在此基础上进行后续的数据分析和处理。
相关问题
pandas使用groupby分组后怎么根据某列对每组去重并统计去重后的数据量
可以使用`groupby`配合`nunique`函数来实现这个功能。具体步骤如下:
1. 使用`groupby`对数据按照需要分组;
2. 对分组后的每个组,取出需要去重的列,并使用`nunique`函数计算该列的去重值数量;
3. 将每个组的去重值数量汇总起来,得到每组的去重后的数据量。
示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 构造示例数据
data = pd.DataFrame({
'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
'value': [1, 2, 2, 2, 3, 4]
})
# 按照 'group' 列进行分组,并对 'value' 列进行去重并计算去重后的数量
grouped = data.groupby('group')['value'].nunique()
# 打印每个组的去重后的数据量
print(grouped)
```
输出结果如下:
```
group
A 2
B 1
C 2
Name: value, dtype: int64
```
可以看到,输出结果中每行表示一个组的去重后的数据量。例如第一行表示组'A'去重后有2个不同的值。
如何用pandas groupby的agg函数对分组后的dataframe进行操作
pandas的groupby函数允许我们按照指定的列或行对数据进行分组,并对每个分组应用一个函数。在groupby之后,我们可以使用agg函数对每个分组进行操作。
下面是一个使用agg函数对一个分组后的dataframe进行操作的示例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例dataframe
df = pd.DataFrame({
'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]
})
# 按照A列进行分组,并对分组后的每个分组计算C和D列的平均值
grouped = df.groupby('A').agg({'C': 'mean', 'D': 'mean'})
print(grouped)
```
输出:
```
C D
A
bar 4.000000 40.0
foo 4.666667 35.0
```
在上面的示例中,我们按照'A'列进行分组,并对分组后的每个分组计算'C'和'D'列的平均值。agg函数的参数是一个字典,其中键表示要进行操作的列,值表示要应用的函数。在这种情况下,我们使用'mean'函数计算列的平均值。
除了'mean'函数,agg函数还支持许多其他的函数,例如'sum'、'max'、'min'、'count'等。我们可以根据需要选择适当的函数进行操作。
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