Pandas是一个基于Python的数据分析库,提供了丰富的数据结构和数据分析工具。在使用Pandas进行数据分析时,经常会用到groupby操作来对数据进行分组,并对每个组进行聚合计算。
要获取groupby之后每个组的最小值和最大值,可以使用groupby
方法结合agg
方法来实现。具体步骤如下:
import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
groupby
方法对数据进行分组,指定需要分组的列名:# 按照某一列进行分组
grouped = data.groupby('column_name')
agg
方法对每个组进行聚合计算,包括最小值和最大值:# 获取每个组的最小值和最大值
result = grouped.agg({'column_name': ['min', 'max']})
在上述代码中,column_name
是需要进行分组的列名,可以根据实际情况进行替换。agg
方法接受一个字典作为参数,字典的键表示需要进行聚合计算的列名,字典的值表示需要进行的聚合操作,这里使用min
和max
表示最小值和最大值。
最后,result
变量将包含每个组的最小值和最大值。
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