df = pd.DataFrame({'key1' : ['a','a','c','d','a'], 'key2' : ['yes', 'no', 'yes', 'yes', 'no'], 'data1' : np.random.randn(5), 'data2' : np.random.randn(5)}) grouped = df['data1'].groupby(df['key1']) print(grouped.size()) print(grouped.mean()) groupk1 = df.groupby('key2').mean() print(groupk1) wlist = ['w','w','y','w','y'] df.groupby(wlist).sum() df1 = pd.DataFrame(np.random.normal(size = (6,5)),index = ['a','b','c','A','B','c']) print("数据为:\n",df) wdict = {'a':'one','A':'one','b':'two','B':'two','c':'three'} print("分组汇总后的结果为:\n",df.groupby(wdict).sum())
时间: 2023-08-20 13:43:24 浏览: 57
好的,您的问题是关于 Python 中的 Pandas 库中的分组(groupby)操作的代码。
这段代码中,我们首先创建了一个 DataFrame 对象 df,包含了四列数据,其中 key1 和 key2 是分类变量,data1 和 data2 是连续变量。
接着,我们对 df 中的 data1 进行了按 key1 分组的操作,使用了 groupby 函数,将结果保存在 grouped 变量中。我们分别输出了每个组的大小(grouped.size())和每个组的平均值(grouped.mean())。
然后,我们对 df 中的所有列进行了按 key2 分组的操作,并计算了每个组的平均值,将结果保存在 groupk1 变量中,并输出了结果。
接着,我们创建了一个列表 wlist,其中包含了多个字符串,然后对 df 中的所有列进行了按 wlist 分组的操作,并计算了每个组的和,但是这里没有将结果保存在变量中,只是直接输出了结果。
最后,我们创建了一个新的 DataFrame 对象 df1,其中包含了六行数据,使用了不同的大小写字母作为行索引。然后,我们创建了一个字典 wdict,将行索引中的大小写字母映射到了字符串中的数字。接着,对 df1 中的所有列进行了按 wdict 分组的操作,并计算了每个组的和,并将结果保存在 df.groupby(wdict).sum() 变量中,并输出了结果。
希望这个解答能够帮到您!
相关问题
df = pd.DataFrame()
`df = pd.DataFrame()` 是用来创建一个空的DataFrame对象的代码。DataFrame是Pandas库中的一个数据结构,类似于表格或电子表格,可以用来存储和处理数据。
这行代码创建了一个没有任何数据的空DataFrame。你可以通过添加数据、定义列名等方式来填充DataFrame。
以下是一个示例,演示了如何向空的DataFrame添加数据和列名:
```python
import pandas as pd
# 创建一个空的DataFrame对象
df = pd.DataFrame()
# 添加数据
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Age': [25, 30, 35]}
df = df.append(pd.DataFrame(data))
# 定义列名
df.columns = ['Name', 'Age']
# 打印DataFrame
print(df)
```
在这个例子中,我们做了以下操作:
- 创建了一个空的DataFrame `df = pd.DataFrame()`
- 通过字典 `data` 定义了数据
- 使用 `df.append()` 方法将数据添加到DataFrame中
- 使用 `df.columns` 属性重新定义了列名
- 最后打印了DataFrame的内容
你可以根据实际需求修改示例代码中的数据和列名。
把df=pd.Dataframe({'A':['fx'], 'B':[NaN], 'C':[NaN] 变成df=pd.Dataframe({'A':['fx'], 'B':['fx'], 'C':['fx']
您好,您的问题是如何将 DataFrame 中的某些列的缺失值填充为该列的第一个非空值。您可以使用 DataFrame 的 `fillna` 方法,结合 `ffill` 方法,将指定列的缺失值填充为该列的第一个非空值。
示例代码如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['fx'], 'B': [np.nan], 'C': [np.nan]})
# 将指定列的缺失值填充为该列的第一个非空值
df[['B', 'C']] = df[['B', 'C']].fillna(method='ffill')
# 查看填充后的结果
print(df)
```
执行上述代码后,DataFrame `df` 的列 `B` 和 `C` 的缺失值将会被填充为该列的第一个非空值 `'fx'`。注意,我们只对 `B` 和 `C` 两列进行了填充,而 `A` 列没有缺失值,因此没有进行填充。
如果您希望对所有列都进行填充,可以使用 `fillna` 方法的 `inplace` 参数将填充结果应用到原 DataFrame:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['fx'], 'B': [np.nan], 'C': [np.nan]})
# 将所有列的缺失值填充为该列的第一个非空值
df.fillna(method='ffill', inplace=True)
# 查看填充后的结果
print(df)
```
执行上述代码后,DataFrame `df` 的所有列的缺失值都将会被填充为该列的第一个非空值 `'fx'`。