pandasgroupby分组后按性别算比例
时间: 2023-05-29 15:01:50 浏览: 67
假设我们有一个DataFrame `df`,其中有两列,一列是`gender`(性别),另一列是`age`(年龄)。
我们可以用`groupby`方法将数据按性别分组,然后用`agg`方法将每个分组中的年龄列求和,并计算出每个性别对应的总年龄。最后,我们可以用`apply`方法将每个分组中的年龄列除以对应性别的总年龄,从而得到每个年龄对应的比例。
``` python
# 按性别分组并求和
grouped_gender = df.groupby('gender').agg({'age': 'sum'})
#计算每个性别对应的总年龄
total_age = grouped_gender.sum()['age']
# 计算每个分组中每个年龄对应的比例
df['age_proportion'] = df.groupby('gender')['age'].apply(lambda x: x / total_age)
```
这个操作将会得到一个新的`age_proportion`列,其中包含每个分组中每个年龄对应的比例。
相关问题
pandasgroupby分组后的结果
pandas groupby 分组后的结果是一个 DataFrameGroupBy 对象,它是对原始数据进行分组后的数据集合。该对象包含分组后的数据集合,并可以应用聚合函数进行计算。可以使用该对象的方法进行分组操作,例如,agg() 用于聚合操作,apply() 用于应用自定义函数,sum() 用于求和操作,mean() 用于求平均值操作等。最终,可以使用 reset_index() 方法将分组后的数据转换为 DataFrame 对象。
pandasgroupby后怎么回复
pandas的groupby函数用于对数据进行分组操作。通过groupby函数,可以按照指定的列对数据进行分组,并应用不同的聚合函数进行数据的统计。根据提供的引用内容,我可以提供以下回答:
- 根据引用,可以使用groupby函数对数据进行分组,并应用不同的聚合函数进行统计,如sum、mean、std等。可以通过调用agg方法来同时查看多种数据统计结果。
- 引用给出了一些示例,展示了如何使用groupby函数进行多列分组和单列分组,并应用不同的聚合函数进行统计。
- 引用展示了如何遍历groupby后的数据,并使用get_group方法获取特定分组的数据。