pythongroup用法
时间: 2023-12-07 22:36:34 浏览: 31
Python中的group方法用于返回整个匹配对象或指定分组的子串。groups方法则返回一个包含所有分组子串的元组。下面是一个示例代码:
```python
import re
# 匹配一个电话号码,并将区号、号码分别分组
phone_pattern = re.compile(r'(\d{3})-(\d{8})')
match_obj = phone_pattern.search('My phone number is 010-12345678')
print(match_obj.group()) # 输出完整匹配结果:010-12345678
print(match_obj.group(1)) # 输出第一个分组结果:010
print(match_obj.group(2)) # 输出第二个分组结果:12345678
print(match_obj.groups()) # 输出所有分组结果:('010', '12345678')
```
相关问题
python groupby 用法
在Python中,groupby是一个用于对数据进行分组的函数。它可以根据指定的列或多个列对数据进行分组,并返回一个分组对象。可以使用该对象进行聚合操作,如计算平均值、求和等。
在引用[1]中的示例中,使用了groupby函数对数据按照'key1'列进行了分组,并通过遍历分组对象,打印出了每个分组的名称和对应的数据。
在引用[2]中的示例中,使用了两个分组变量'df['key1']'和'df['key2']',并通过groupby函数对'df['data1']'列进行了分组。然后使用mean函数计算了每个分组的平均值,并通过unstack方法对结果进行了重塑。
在引用[3]中的示例中,使用了groupby函数对"employees"列进行了分组,并使用mean函数计算了每个分组的薪资平均数。最后使用reset_index方法将结果重置为DataFrame格式。
总结来说,groupby函数可以根据指定的列或多个列对数据进行分组,并可以进行各种聚合操作。这是在Python中进行数据分析和统计非常常用的功能。
python groupby用法
Python的pandas库提供了一个名为`groupby`的函数,可以根据给定的键对数据进行分组。
使用方法:
df.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, observed=False)
参数说明:
- by: 分组键,可以是一个数组、列标签或字典。
- axis:分组维度,默认0表示按行分组。
- level: 如果分组键为多层索引的话,指定哪一级分组。
- as_index: 是否将分组键作为索引,默认True。
- sort: 是否按照分组键排序,默认True。
- group_keys: 是否在结果中包含分组键。
- squeeze: 如果分组后只有一个值,是否将结果降维。
- observed: 是否仅使用已观察到的数据。
示例:
``` python
import pandas as pd
# 创建数据
data = {'A':['foo','foo','foo','bar','bar','bar'],
'B':['one','one','two','two','one','one'],
'C':['x','y','x','y','x','y'],
'D':[1,3,2,5,4,1]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按A列分组
grouped = df.groupby('A')
# 计算分组后的平均值
print(grouped.mean())
# 按多个列分组
grouped = df.groupby(['A','B'])
print(grouped.mean())
```
分组后,可以使用聚合函数(如mean、sum、count等)对分组后的数据进行计算。