它可以接受多种类型的参数，如字符串表示的函数名、自定义函数、字典等。通过agg，我们可以一次性对多个列应用不同的聚合函数，极大地提高了数据处理的灵活性和效率。...这在实际应用中非常有用，例如统计各部门员工的平均工资和最大工作经验。同样使用groupby和agg方法，只需传入一个包含多个列名的列表即可。 常见问题 优先级设定：明确各列之间的优先关系非常重要。...通常按照从高到低的重要性依次列出列名。 不同类型组合：当涉及不同数据类型的列一起聚合时（如数字与日期），应确保逻辑上的合理性。 性能考虑：随着参与聚合的列数增加，计算量也会相应增大。...自定义函数需要接收一个Series作为输入，并返回一个标量值。 多个聚合函数 有时我们需要对同一列应用多个聚合函数。agg允许我们通过传递一个包含多个函数的列表来实现这一点。...("\n对同一列应用多个聚合函数：") print(multi_func_agg_result) 总结 通过对Pandas groupby和agg的学习，我们可以更好地理解和运用这一强大工具来满足各种数据分析需求
groupby也可通过sort参数指定是否对输出结果按索引排序 另有其他参数，但很少用到不再列出。...给出几个典型应用示例： ? 示例数据 单列作为分组字段，不设置索引 ? 单列字段的转换格式作为分组字段 ? 字典，根据索引对记录进行映射分组 ? 函数，根据函数对索引的执行结果进行分组 ?...apply，除了agg丰富的可选聚合函数外，apply还可以自定义面向分组的聚合函数 这里apply函数实际上是一个应用非常广泛的转换函数，例如面向series对象，apply函数的处理粒度是series...的每个元素（标量）；面向dataframe对象，apply函数的处理粒度是dataframe的一行或一列（series对象）；而现在面向groupby后的group对象，其处理粒度则是一个分组（dataframe...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
并且一次应用多个函数。 关键技术:对于自定义或者自带的函数都可以用agg传入,一次应用多个函数。传入函数组成的list。所有的列都会应用这组函数。...使用read_csv导入数据之后,我们添加了一个小费百分比的列tip_pct: 如果希望对不同的列使用不同的聚合函数，或一次应用多个函数，将通过下面的例来进行展示。...) 对于DataFrame，你可以定义一组应用于全部列的一组函数，或不列应用不同的函数。...这里也可以传入带有自定义名称的一组元组： 假设你想要对一个列或不同的列应用不同的函数。...具体的办法是向agg传入一个从列名映射到函数的字典: 只有将多个函数应用到至少一列时，DataFrame才会拥有层次化的列 2.3.返回不含行索引的聚合数据 到目前为止，所有例中的聚合数据都有由唯一的分组键组成的索引
值得指出，在此例中country以外的其他列实际上也是只有name一列，但与第一种形式其实也是不同的，具体在于未加提取name列之前，虽然也是只有name一列，但却还是一个dataframe： ?...此时，功能更为强大的agg函数随之登场。agg是aggregation的缩写，可见其是专门用于聚合统计的，其可以接收多种不同的聚合函数，因而更具可定制性。...agg内接收聚合函数字典，其中key为列名，value为聚合函数或函数列表，可实现同时对多个不同列实现不同聚合统计。...实际上，这是应用了pandas中apply的强大功能，具体可参考历史推文Pandas中的这3个函数，没想到竟成了我数据处理的主力。...，仅适用于单一聚合函数的需求；第三种groupby+agg，具有灵活多样的传参方式，是功能最为强大的聚合统计方案；而第四种groupby+apply则属于是灵活应用了apply的重载功能，可以用于完成一些特定的统计需求
并且一次应用多个函数。 关键技术:对于自定义或者自带的函数都可以用agg传入,一次应用多个函数。传入函数组成的list。所有的列都会应用这组函数。...使用read_csv导入数据之后,我们添加了一个小费百分比的列tip_pct: 如果希望对不同的列使用不同的聚合函数，或一次应用多个函数，将通过下面的例来进行展示。...) 对于DataFrame，你可以定义一组应用于全部列的一组函数，或不列应用不同的函数。...这里也可以传入带有自定义名称的一组元组： 假设你想要对一个列或不同的列应用不同的函数。...具体的办法是向agg传入一个从列名映射到函数的字典: 只有将多个函数应用到至少一列时，DataFrame才会拥有层次化的列 返回不含行索引的聚合数据 到目前为止，所有例中的聚合数据都有由唯一的分组键组成的索引
多阶段聚合在 Apache Doris 中，主要聚合机制有如下几种：一阶段聚合：Group By 仅包含分桶列，不同 Tablet 的数据在不同的分组中，因此不同 BE 可以独立并行计算；两阶段聚合：Group...(这里可以看到Doris是一个纯粹的列式存储数据库，所有的操作都是基于列的数据结构。）merge函数：将两个聚合结果进行合并的函数，通常用在并发执行聚合函数的过程之中，需要将对应的聚合结果进行合并。...，通过 columns0 可以取到第一列。...这里只有涉及到一列，为什么 columns 是二维数组呢？因为处理多列的时候，也是通过对应的接口，而 array 就需要应用二维数组了。...array_agg 使用介绍语法：ARRAY_AGG(col)功能：将一列中的值（包括空值 null）串联成一个数组，可以用于多行转一行（行转列）。
如果我今天也用同一个思路"水"一篇文章就没有多大意思。因此，这次我会分享一些你可能极少看到的一种 pandas 的代码组织方式，我相信你会有所收获。...因此，pandas 为数据表做了一个方法，快速列出每一列的常用统计信息： DataFrame.describe 列出数值类的字段的统计信息，参数 include='all' ，让统计所有的列 我们特别要关注上图红框的列..."那么每个月的消费人数走势如何呢"： 注意数据颗粒是订单，统计人数时是不能直接对记录计数，如果同一个人在分组范围内出现多笔，应该视为一笔，因此需要对 user id 去重后再计数。...比如，我们求销售总额，只需要定义"使用 amount 字段，统计方式为 求和" 即可： agg_消费总额 = {'amount': 'sum'} 其次我们也可以把常用的分组依据集中定义： gk_按月...更多更详细的 pandas 高级应用，请关注我的 pandas 专栏，里面会有这些技巧的所有详细讲解和案例 ---- 最后 你会发现我源码中定义了其他的度量值，这会在后续更复杂的分析时用到，下次就会讲到
pivot_table透视的过程如下图： 假设某商店记录了5月和6月活动期间不同品牌手机的促销价格，保存到以日期、商品名称、价格为列标题的表格中，若对该表格的商品名称列进行轴向旋转操作，即将商品名称一列的唯一值变换成列索引...，这一过程中主要对各分组应用同一操作，并把操作后所得的结果整合到一起，生成一组新数据。...()方法 agg()方法既接收内置统计方法，又接收自定义函数，甚至可以同时运用多个方法或函数，或给各列分配不同的方法或函数，能够对分组应用灵活的聚合操作。...什么是哑变量 哑变量又称虚拟变量、名义变量等，它是人为虚设的变量，用来反映某个变量的不同类别，常用的取值为0和1。需要说明的是，0和1并不代表数量的多少，而代表不同的类别。...cut()函数会返回一个Categorical类对象，该对象可以被看作一个包含若干个面元名称的数组，通过categories属性可以获取所有的分类，即每个数据对应的面元。
，包含行与列的信息 数据选取 iloc 我觉得pandas里面选取数据的一个很通用的方法是iloc pd.iloc[行序号, 列序号] iloc的参数用逗号隔开，前面是行序号，后面是列序号 import...，我们想知道不同年龄的数量分别有多少，这时就可以使用value_counts函数了，它可以统计某一列的值的数量 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'name...，我们还有一个员工姓名和性别的表格，我们想把这两个表通过员工姓名合在一起，怎么实现呢 表合并函数merge merge函数可以指定以某一列来合并表格 import pandas as pd # 创建两个示例...，我们使用list函数把它转化成列表然后打印出来，可以看到成功分组了，我们接下来会讲解如何使用聚合函数求和 聚合函数agg 在上面的例子中我们已经分好了组，接下来我们使用agg函数来进行求和，agg函数接收的参数是一个函数...处理缺失值 查找缺失值 isnull可以查找是否有缺失值，配合sum函数可以统计每一列缺失值的数量 import pandas as pd a = {"a": [1, 3, np.NAN, 3],
在数据分析和数据建模的过程中需要对数据进行清洗和整理等工作，有时需要对数据增删字段。下面为大家介绍Pandas对数据的复杂查询、数据类型转换、数据排序、数据的修改、数据迭代以及函数的使用。...不同的数据类型适用于不同的处理方法。...' # 也可以# 增加一列并赋值，不满足条件的为NaNdf.loc[df.num >= 60, '成绩'] = '合格'df.loc[df.num < 60, '成绩'] = '不合格' 6、插入列...效果同上 4、map() 应用在Series或DataFrame的一列的每个元素中。...df.agg('max')# 将所有列聚合产生sum和min两行df.agg(['sum', 'min'])# 序列多个聚合df.agg({'Q1' : ['sum', 'min'], 'Q2' : [
不同点： apply()里面可以跟自定义的函数，包括简单的求和函数以及复杂的特征间的差值函数等（注：apply不能直接使用agg()方法 / transform()中的python内置函数，例如sum、...方法时，需要记得三点： 1、它只能对每一列进行计算，所以在groupby()之后，.transform()之前是要指定要操作的列，这点也与apply有很大的不同。...最简单的情况是试图将函数的结果分配回原始的dataframe。也就是说返回的shape是（len(df)，1）。注：如果与groupby()方法联合使用，需要对值进行去重 2....2.6 结论 agg()+python内置方法的计算速度最快，其次是transform()+python内置方法。而 transform() 方法+自定义函数 的组合方法最慢，需要避免使用！...此外，匿名函数永远不是一个很好的办法，在进行简单计算时，无论是使用transfrom、agg还是apply，都要尽可能使用自带方法！！！ 4.
Series结构，可以通过列名或者列索引来获取每一个元素 print(index) print(row['A']) # 这样是第一列的数据 print(row..."""agg方法实现聚合, 相比于apply，可以同时传入多个统计函数""" # 针对同一列使用不同的统计方法 grouped = df.groupby('Year', as_index=False...) # 这个as_index属性，如果是False，就是SQL风格的统计输出，如果是True，默认第一列变成了索引 print(grouped['Points'].agg({应用到所有分组，然后把结果放置到原数组的 index 上（如果结果是一个标量，就进行广播）： grouped...DataFrame的数据表，然而agg()则每次只传入一列,从列的角度进行输出。
所谓巧妇难为无米之炊，如果说把用数据构建一个模型或者是支撑一个复杂的上层业务比喻成做饭的话。那么数据并不是“米”，充其量最多只能算是未脱壳的稻。要想把它做成好吃的料理，必须要对原生的稻谷进行处理。...所以我们只需要判断id是否有重复就好了。判断的方法也很简单，我们count一下id的数量。 这里我们可以和之前一样通过distinct.count来判断，这里我们介绍一种新的方法，叫做agg。...也就是说通过agg我们可以同时对不同的列进行聚合操作，我们发现加上了distinct之后，只剩下了4条，说明存在两条不同的数据id一样的情况。...我们可以看到是3对应的缺失值最多，所以我们可以单独看下这条数据： ? 我们可能还会想看下各列缺失值的情况，究竟有多少比例缺失了。由于我们需要对每一列进行聚合，所以这里又用到了agg这个方法： ?...因为当agg这个函数传入一个list之后，可以对多列进行操作。而在这里，我们要对每一列进行统计。由于列数很多，我们手动列举显然是不现实的。所以我们用循环实现，*操作符的意思就是将循环展开。
类似地，你可以通过mean()和isna()函数找出每一列中缺失值的百分比。 ? 如果你想要舍弃那些包含了缺失值的列，你可以使用dropna()函数： ?...为了对多个函数进行聚合，你可以使用agg()函数，传给它一个函数列表，比如sum()和count(): ? 这将告诉我们没定订单的总价格和数量。...这就是著名的Titanic数据集，它保存了Titanic上乘客的信息以及他们是否存活。 如果你想要对这个数据集做一个数值方面的总结，你可以使用describe()函数： ?...如果你不是对所有列都感兴趣，你也可以传递列名的切片： ? MultiIndexed Series重塑 Titanic数据集的Survived列由1和0组成，因此你可以对这一列计算总的存活率： ?...我们可以通过链式调用函数来应用更多的格式化： ? 我们现在隐藏了索引，将Close列中的最小值高亮成红色，将Close列中的最大值高亮成浅绿色。 这里有另一个DataFrame格式化的例子： ?
它以分组字段作为行索引，而列索引则包含所有可以求均值的那些列（name字段不能求均值，被舍弃了）。...df.groupby('team').agg([('max_test','max'),('min_test',np.min)]) agg函数更强大之处在于： （2）允许同时对不同的列做不同的计算，此时agg...()) # 中位数(50%)减去均值 注意： （1）agg函数返回的是一个聚合后的标量值 （2）虽然agg允许调用用户自定义的聚合函数，但如果能用已有的聚合函数，尽量用已有的，因为做过性能优化！...，在调用函数的同时还可以给它传递参数（agg也可以通过args给函数传参数） 示例：求每一组特定列的前几名 排序操作不是聚合，聚合是返回1个标量，排序会返回多个值，因此只能用apply而不能用agg。...：DataFrame.apply的使用 apply应用于 DataFrame 时，默认是axis=0，即每次会把 DataFrame 的一列作为一个 Series 对象传递给函数。
为了找出每一列中有多少值是缺失的，你可以使用isna()函数，然后再使用sum(): isna()会产生一个由True和False组成的DataFrame，sum()会将所有的True值转换为1，False...为了对多个函数进行聚合，你可以使用agg()函数，传给它一个函数列表，比如sum()和count(): 这将告诉我们没定订单的总价格和数量。...如果你想要对这个数据集做一个数值方面的总结，你可以使用describe()函数： 但是，这个DataFrame结果可能比你想要的信息显示得更多。...如果你想对这个结果进行过滤，只想显示“五数概括法”（five-number summary）的信息，你可以使用loc函数并传递"min"到"max"的切片: 如果你不是对所有列都感兴趣，你也可以传递列名的切片...我们可以通过链式调用函数来应用更多的格式化： 我们现在隐藏了索引，将Close列中的最小值高亮成红色，将Close列中的最大值高亮成浅绿色。
如果说前面的三个函数主要适用于pandas中的一维数据结构series的话（nunique也可用于dataframe），那么接下来的这两个函数则是应用于二维dataframe。...当然，groupby的强大之处在于，分组依据的字段可以不只一列。例如想统计各班每门课程的平均分，语句如下： ? 不只是分组依据可以用多列，聚合函数也可以是多个。...普通聚合函数mean和agg的用法区别是，前者适用于单一的聚合需求，例如对所有列求均值或对所有列求和等；而后者适用于差异化需求，例如A列求和、B列求最值、C列求均值等等。...另外，groupby的分组字段和聚合函数都还存在很多其他用法：分组依据可以是一个传入的序列（例如某个字段的一种变形），聚合函数agg内部的写法还有列表和元组等多种不同实现。...数据透视表本质上仍然数据分组聚合的一种，只不过是以其中一列的唯一值结果作为行、另一列的唯一值结果作为列，然后对其中任意(行，列)取值坐标下的所有数值进行聚合统计，就好似完成了数据透视一般。
= value2] # 选取col_name字段不等于value2的数据 数据清理 df.columns = ['a','b','c'] # 重命名列名（需要将所有列名列出，否则会报错） pd.isnull...对象 df.groupby(col1)[col2].agg(mean) # 返回按列col1进行分组后，列col2的均值,agg可以接受列表参数，agg([len,np.mean]) df.pivot_table...、最小值的数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean) # 返回按列col1分组的所有列的均值,支持df.groupby(col1).col2.agg(['min','max'...]) data.apply(np.mean) # 对DataFrame中的每一列应用函数np.mean data.apply(np.max,axis=1) # 对DataFrame中的每一行应用函数np.max...df.mean() # 返回所有列的均值 df.corr() # 返回列与列之间的相关系数 df.count() # 返回每一列中的非空值的个数 df.max() # 返回每一列的最大值 df.min
pandas整个系列覆盖以下内容： 图解Pandas核心操作函数大全 图解Pandas数据变换高级函数 Pandas数据分组与操作 一、Pandas数据分组与操作 在我们进行业务数据分析时，经常要对数据根据....png] 转换成列表的形式后，可以看到，列表由三个元组组成，每个元组中： 第一个元素是组别（这里是按照company进行分组，所以最后分为了A,B,C） 第二个元素的是对应组别下的DataFrame...，示例代码如下： data.groupby("company").agg('mean') 或者针对不同字段做不同的计算处理，例如，要计算不同公司员工的平均年龄、薪水的中位数。...上述agg应用例子中，我们计算了不同公司员工的平均薪水，如果现在需要新增一列avg_salary，代表员工所在的公司的平均薪水（相同公司的员工具有一样的平均薪水），我们就可以借助transform来完成...对于groupby后的apply，实际上是以分组后的子DataFrame作为参数传入指定函数的，基本操作单位是DataFrame，而之前介绍的apply的基本操作单位是Series。
Arrow是一个列存格式，同时也有一个streaming execution engine，整个执行器的Plan节点，可以拆分为Source、Sink、Agg、Proj、Filter等等。...uint，那么便可以选用这种；最后一种情况就是高度自定义，可以自己定义一个类型匹配器，决定输入的类型是否匹配，这种称为USE_TYPE_MATCHER。...⚠️输入类型可以是多个，输出是一个，为何这样设计呢？ 举个例子：我现在要计算count(bool) 有一列是bool，我要计算count(bool)，得出的结果是什么？...接下来，我们用实际的例子来深入内核。 3.执行计算流 在这里我们将回答几个问题，我们在一个Plan里面添加了节点经常需要设置Option，为何要设置呢？如果不设置会怎么样呢？...答案是如果不设置那就找不到你的计算函数了，例如：avg会写入到option里面，在构建AggNode时，将会从option里面找到Agg函数，option里面的agg可能是多个，所以要一个个遍历，然后拿到每个
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