使用pandas groupby().transform()和tolist()作为聚合器来组合重复项

使用pandas的groupby().transform()和tolist()作为聚合器可以用于组合重复项。具体步骤如下：

首先，导入pandas库并读取数据集：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

使用groupby()方法按照某一列或多列进行分组：

# 按照某一列进行分组
grouped = df.groupby('column_name')

使用transform()方法对每个分组进行聚合操作：

# 对每个分组进行聚合操作
aggregated = grouped['column_to_aggregate'].transform('aggregation_function')

其中，'column_name'是要进行分组的列名，'column_to_aggregate'是要进行聚合操作的列名，'aggregation_function'是聚合函数，例如'mean'、'sum'、'count'等。

将聚合结果作为新的列添加到原始数据集中：

# 将聚合结果作为新的列添加到原始数据集中
df['aggregated_column'] = aggregated

使用tolist()方法将聚合结果转换为列表形式：

# 将聚合结果转换为列表形式
aggregated_list = df['aggregated_column'].tolist()

最终，aggregated_list将包含所有重复项组合的结果。

这种方法适用于需要将分组聚合结果应用于原始数据集的场景，例如计算每个样本与其所在分组的平均值之间的差异等。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云官网：https://cloud.tencent.com/
腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云云数据库MySQL版：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云人工智能（AI）：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网（IoT）：https://cloud.tencent.com/product/iot
腾讯云移动开发（移动推送、移动分析等）：https://cloud.tencent.com/product/mobile
腾讯云区块链（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
腾讯云元宇宙（Tencent Real-Time Render）：https://cloud.tencent.com/product/trr

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Pandas常用的数据处理方法

本文的Pandas知识点包括： 1、合并数据集 2、重塑和轴向旋转 3、数据转换 4、数据聚合 1、合并数据集 Pandas中合并数据集有多种方式，这里我们来逐一介绍 1.1 数据库风格合并数据库风格的合并指根据索引或某一列的值是否相等进行合并的方式...，在pandas中，这种合并使用merge以及join函数实现。...上面两个表有两列重复的列，如果只根据一列进行合并，则会多出一列重复列，重复列名的处理我们一般使用merge的suffixes属性,可以帮我们指定重复列合并后的列名: pd.merge(left,right...4、数据聚合 4.1 数据分组 pandas中的数据分组使用groupby方法，返回的是一个GroupBy对象，对分组之后的数据，我们可以使用一些聚合函数进行聚合，比如求平均值mean： df = pd.DataFrame...4.2 数据聚合操作特定聚合函数我们可以像之前一样使用一些特定的聚合函数，比如sum，mean等等，但是同时也可以使用自定义的聚合函数，只需将其传入agg方法中即可： df = pd.DataFrame

8.4K9 0

Pandas对DataFrame单列多列进行运算(map, apply, transform, agg)

1.单列运算在Pandas中，DataFrame的一列就是一个Series, 可以通过map来对一列进行操作： df['col2'] = df['col1'].map(lambda x: x**2)...与transform来方便地实现类似SQL中的聚合运算的操作： df['col3'] = df.groupby('col1')['col2'].transform(lambda x: (x.sum()...- x) / x.count()) 在transform函数中x.sum()与x.count()与SQL类似，计算的是当前group中的和与数量，还可以将transform的结果作为一个一个映射来使用...4.聚合函数结合groupby与agg实现SQL中的分组聚合运算操作，需要使用相应的聚合函数： df['col2'] = df.groupby('col1').agg({'col1':{'col1_mean...Nan值到此这篇关于Pandas对DataFrame单列/多列进行运算(map, apply, transform, agg)的文章就介绍到这了,更多相关Pandas map apply transform

15.4K4 1

数据科学 IPython 笔记本 7.11 聚合和分组

分组：分割，应用和组合简单的聚合可以为你提供数据集的风格，但我们通常更愿意在某些标签或索引上有条件地聚合：这是在所谓的groupby操作中实现的。...名称group by来自 SQL 数据库语言中的一个命令，但使用 Rstats 的作者 Hadley Wickham 创造的术语：分割（split），应用（apply）和组合（combine）来思考它，...分割，应用和组合这是分割-应用-组合操作的规则示例，其中“应用”是汇总聚合，如下图所示：这清楚地表明groupby完成了什么： “分割”步骤涉及根据指定键的值打破和分组DataFrame。...虽然这肯定可以使用前面介绍的掩码，聚合和合并命令的某种组合来手动完成，但一个重要的认识是，中间的分割不需要显式实例化。...特别是GroupBy对象有aggregate()，filter()，transform()和apply()方法，在组合分组数据之前，它们有效实现各种实用操作。

3.6K2 0

Python数据分析 | Pandas数据分组与操作

Pandas中可以借助groupby操作对Dataframe分组操作，本文介绍groupby的基本原理及对应的agg、transform和apply方法与操作。...2.2 agg 聚合操作聚合统计操作是groupby后最常见的操作，类比于SQL中我们会对数据按照group做聚合，pandas中通过agg来完成。...] 2.3 transform变换 transform是另外一个pandas分组后会使用到的方法，我们举例来说明它的用法。...相比于agg和transform，apply方法拥有更大的灵活性，但它的运行效率会比agg和transform慢。...所以，groupby之后怼数据做操作，优先使用agg和transform，其次再考虑使用apply进行操作。

2.8K4 1

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十·二）

本节详细介绍了使用字符串别名进行各种 GroupBy 方法的聚合；其他输入在下面的各节中详细说明。 pandas 实现的任何减少方法都可以作为字符串传递给aggregate()。...## 窗口和重新采样操作可以将`resample()`、`expanding()`和`rolling()`作为 groupby 的方法使用。...如果 Numba 安装为可选依赖项，则transform和aggregate方法支持engine='numba'和engine_kwargs参数。...2 0.55 处理（未）观察到的分类值当使用Categorical分组器（作为单个分组器或作为多个分组器的一部分）时，observed关键字控制是否返回所有可能的分组器值的笛卡尔积（observed...2 0.55 处理（未）观察到的分类值当使用 Categorical 分组器（作为单个分组器或作为多个分组器的一部分）时，observed 关键字控制是否返回所有可能分组器值的笛卡尔积

4540 0

数据导入与预处理-课程总结-04~06章

，它以简洁和清晰的层次结构来组织数据，易于被人们阅读和编写。...2.3.1 重复值的检测 pandas中使用duplicated()方法来检测数据中的重复值。...keep：表示采用哪种方式保留重复项，该参数可以取值为’first’（默认值）、 'last '和 ‘False’，其中’first’代表删除重复项，仅保留第一次出现的数据项；'last '代表删除重复项...下面通过一个例子说明分组聚合的过程：掌握分组与聚合的过程，可以熟练地groupby()、agg()、transfrom()和apply()方法实现分组与聚合操作 3.3.2 分组操作groupby...() pandas中使用groupby()方法根据键将原数据拆分为若干个分组。

13K1 0

Pandas非常用技巧汇总

而groupby后面跟transform的话，表的行数会保持不变，相当于没有“缩水”。...但在这里，我们希望按照date和shop来聚合，即看看每个店每周的总销量分别是多少，这时候resample就不够用了，我们需要使用pd.Grouper： df.groupby([pd.Grouper(key...，而freq就是按照怎样的时间跨度来聚合。...、6、7（g2组），我们可以利用transform来完成： df['B'] = df.groupby('A')['B'].transform(np.random.permutation) df A B...另外需要注意的是，有些年份只用两位数，如17代表2017年，这时在format中要使用%y作为占位符，而不是%Y，否则会报错。

5105 0

初学者使用Pandas的特征工程

和apply() 用于聚合功能的 groupby() 和transform() 用于基于日期和时间特征的Series.dt() 了解数据为了更好地理解该概念，我们将处理Big Mart销售预测数据。...用于聚合功能的 groupby() 和transform() Groupby是我的首选功能，可以在数据分析，转换和预处理过程中执行不同的任务。...关于groupby函数的最有用的事情是，我们可以将其与其他函数（例如Apply，Agg，Transform和Filter）结合使用，以执行从数据分析到特征工程的任务。...为了达到我们的目的，我们将使用具有转换功能的groupby来创建新的聚合功能。...注意：我们可以使用pandas dt函数创建新功能的方式有50多种。它取决于问题陈述和日期时间变量（每天，每周或每月的数据）的频率来决定要创建的新变量。

4.8K3 1

Pandas中groupby的这些用法你都知道吗？

导读 pandas作为Python数据分析的瑞士军刀，集成了大量实用的功能接口，基本可以实现数据分析一站式处理。...)，执行更为丰富的聚合功能，常用列表、字典等形式作为参数例如需要对如上数据表中两门课程分别统计平均分和最低分，则可用列表形式传参如下： ?...transform，又一个强大的groupby利器，其与agg和apply的区别相当于SQL中窗口函数和分组聚合的区别：transform并不对数据进行聚合输出，而只是对每一行记录提供了相应聚合结果；而后两者则是聚合后的分组输出...当然，这是直接用了聚合函数，更复杂的例如agg、apply和transform等用法也是一样的。...另外，还可将groupby与resample链式使用，但仅可以是resample在groupby之后，反之则会报错。例如： ?

4.1K4 0

Pandas的apply, map, transform介绍和性能测试

虽然apply的灵活性使其成为一个简单的选择，但本文介绍了其他Pandas函数作为潜在的替代方案。在这篇文章中，我们将通过一些示例讨论apply、agg、map和transform的预期用途。...我们可以通过transform来使用聚合逻辑。...也就是说即使transform与返回聚合值的groupby操作一起使用，它会将这些聚合值赋给每个元素。例如，假设我们想知道每门课所有学生的分数之和。...df.groupby("subject")["score"].agg(mean_score="mean").round(2) 多个聚合器也可以作为列表传递。...我们还可以构建自定义聚合器，并对每一列执行多个特定的聚合，例如计算一列的平均值和另一列的中值。性能对比就性能而言，agg比apply稍微快一些，至少对于简单的聚合是这样。

2K3 0

Pandas用到今天，没成想竟忽略了这个函数

作为Python数分三剑客之一，Pandas素以API丰富著称，个人也是常常沉醉于其中的各种骚操作而不能自拔（好吧，有些言重了）。...transform是Pandas中的一个函数，既可组用于Series和DataFrame，也可与groupby联用作用于DataFrameGroupBy对象，所以本文主要介绍transform的两个主要功能...03 与groupby配套使用 transform可用于groupby对象，这是我最初学习transform的作用，在Pandas中groupby的这些用法你都知道吗？...Pandas实现常用的聚合统计中，一般是用groupby直接加聚合函数或者通过agg传递若干聚合函数，更为定制化的也可通过groupby+apply实现。...同样需求，如果巧妙使用transform的话那么就可以一步到位： ? 这个实现起来就很爽了，对吧！

7782 0

Pandas tricks 之 transform的用法

为了使每行都出现相应order的总金额，需要使用“左关联”。我们使用源数据在左，聚合后的总金额数据在右(反过来也可)。不指定连接key，则会自动查找相应的关联字段。...transform既可以和groupby一起使用，也可以单独使用。 1.单独使用此时，在某些情况下可以实现和apply函数类似的结果。 ? ?...而apply函数返回聚合后的行数。例如： ? transform和apply的另一个区别是，apply函数可以同时作用于多列，而transform不可以。下面用例子说明： ?...上图中的例子，定义了处理两列差的函数，在groupby之后分别调用apply和transform，transform并不能执行。...此处我们可以使用transform对每一组按照组内的平均值填充缺失值。 ? 小结： transform函数经常与groupby一起使用，并将返回的数据重新分配到每个组去。

2.1K3 0

特征构造

特征构造常用方法下面介绍一些常用的案例方法，作为特征构造的参考方向。特征构造需要根据具体的问题构造出与目标高度相关的新特征，如此一来说明特征构造是有点难度的。...# 单变量 # 计数特征 # 简单示例:统计单个变量数值次数作为新的特征 newF1 = df.groupby(['petal_width'])['petal_width'].count().to_frame...就这样，我们基于两个变量聚合分组之后，使用统计值构建出 5 个新的特征，下面简单地来验证演示一下新构造特征的有效性如何？ df_newF2.corr() ?...n', ploy1.fit_transform(X)) ploy2 = PolynomialFeatures(2) print('>>>2 次项\n', ploy2.fit_transform(X))...ploy3 = PolynomialFeatures(3) print('>>>3 次项\n', ploy3.fit_transform(X)) # 1,x1,x2,x3 >>>原始数据 [[0 1

1.1K3 0

Pandas 高级教程——高级分组与聚合

Python Pandas 高级教程：高级分组与聚合 Pandas 中的分组与聚合操作是数据分析中常用的技术，能够对数据进行更复杂的处理和分析。...导入 Pandas 库在使用 Pandas 进行高级分组与聚合之前，导入 Pandas 库： import pandas as pd 3....'Value1': 'sum', 'Value2': custom_aggregation}) 5.2 使用多个聚合函数 # 使用多个聚合函数 result = df.groupby('Category...方法 transform 方法可以将聚合结果广播回原始 DataFrame： # 使用 transform 方法 df['Value1_Sum'] = df.groupby('Category')['...这些技术在实际数据分析和建模中经常用到，希望这篇博客能够帮助你更好地理解和运用 Pandas 中高级的分组与聚合功能。

1791 0

玩转 Pandas 的 Groupby 操作

作者：Lemon 来源：Python数据之道玩转 Pandas 的 Groupby 操作大家好，我是 Lemon，今天来跟大家分享下 pandas 中 groupby 的用法。...Pandas 的 groupby() 功能很强大，用好了可以方便的解决很多问题，在数据处理以及日常工作中经常能施展拳脚。今天，我们一起来领略下 groupby() 的魅力吧。...首先，引入相关 package ： import pandas as pd import numpy as np groupby 的基础操作经常用 groupby 对 pandas 中 dataframe...size() 和 count() 。...如果我们想使用原数组的 index 的话，就需要进行 merge 转换。

2K2 0

pandas分组聚合转换

gb.agg(['sum', 'idxmax', 'skew']) # 对height和weight分别用三种方法聚合，所以共返回六列数据对特定的列使用特定的聚合函数可以通过构造字典传入agg中实现...方法变换函数的返回值为同长度的序列，最常用的内置变换函数是累计函数：cumcount/cumsum/cumprod/cummax/cummin，它们的使用方式和聚合函数类似，只不过完成的是组内累计操作...分组之后, 如果走聚合, 每一组会对应一条记录, 当分组之后, 后续的处理不要影响数据的条目数, 把聚合值和每一条记录进行计算, 这时就可以使用分组转换(类似SQL的窗口函数) def my_zscore...my_zscore) transform其实就是对每一组的每个元素与mean（聚合值）值进行计算，列数与原来一样: 可以看出条目数没有发生变化：对身高和体重进行分组标准化，即减去组均值后除以组的标准差...构造两列新特征来分别表示样本所在性别组的身高均值和体重均值： gb.transform('mean').head() # 传入返回标量的函数也是可以的 Height Weight 0 159.19697

1121 0

数据科学家私藏pandas高阶用法大全 ⛵

().count 与 Groupby().size 如果你想获得 Pandas 的一列的计数统计，可以使用groupby和count组合，如果要获取2列或更多列组成的分组的计数，可以使用groupby和...() 与 df.count() 如下例所示，如果我们要对列的取值统计并进行计数过滤，使用count会报错，使用transform是恰当的方法，如下例所示： import pandas as pd df...表格 Markdown 是一种轻量级标记语言，用于使用纯文本编辑器创建格式化文本。...我们经常会使用groupby对数据进行分组并统计每组的聚合统计信息，例如计数、平均值、中位数等。...我们经常会使用分组聚合的功能，如果要为聚合分配新名称，可以使用name = (column, agg_method)方法： import pandas as pd df = pd.DataFrame

6.1K3 0

Python~Pandas 小白避坑之常用笔记

； 2、Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具； 3、pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法；它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一...对象进行异常值剔除、修改需求：“Age”列存在数值为-1、0 和“-”的异常值，删除存在该情况的行数据；“Age”列存在空格和“岁”等异常字符，删除这些异常字符但须保留年龄数值 import pandas...("年度")['销售额'].sum() print(compute_result) 3.聚合运算 ~ groupby、agg import pandas as pd sheet1 = pd.read_excel...(['年度', '地区']).agg({"销售额": 'sum', "利润": "sum"}) print(compute_result) # agg 聚合, 可用列表和字典作为参数, 常用函数：mean...的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法，续有常用的pandas函数会在这篇博客中持续更新。

3.1K3 0

《利用Python进行数据分析·第2版》第12章 pandas高级应用12.1 分类数据12.2 GroupBy高级应用12.3 链式编程技术12.4 总结

12.1 分类数据这一节介绍的是pandas的分类类型。我会向你展示通过使用它，提高性能和内存的使用率。我还会介绍一些在统计和机器学习中使用分类数据的工具。...背景和目的表中的一列通常会有重复的包含不同值的小集合的情况。...用分类进行计算与非编码版本（比如字符串数组）相比，使用pandas的Categorical有些类似。某些pandas组件，比如groupby函数，更适合进行分类。还有一些函数可以使用有序标志位。...还有另一个transform方法，它与apply很像，但是对使用的函数有一定限制：它可以产生向分组形状广播标量值它可以产生一个和输入组形状相同的对象它不能修改输入来看一个简单的例子： In [75...，我们可以传递一个字符串假名作为GroupBy的agg方法： In [80]: g.transform('mean') Out[80]: 0 4.5 1 5.5 2 6.5 3

2.3K7 0

Pandas分组groupby结合agg-transform

groupby结合agg和transform使用本文介绍的是分组groupby分组之后如何使用agg和transform 模拟数据 import pandas as pd import numpy as...+单个字段+多个聚合求解每个人的总薪资金额和薪资的平均数：方法1：使用groupby+merge mean_salary = df.groupby("employees")["salary"].mean...+多个字段+单个聚合针对多个字段的同时聚合： df.groupby(["employees","time"])["salary"].sum().reset_index() .dataframe...agg来实现 df.groupby(["employees","time"]).agg({"salary":"sum"}).reset_index() .dataframe tbody tr...+多个字段+多个聚合使用的方法是： agg(’新列名‘=(’原列名‘, ’统计函数/方法‘)) df.groupby(["employees","time"])\ .agg(total_salary

2011 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云