开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

pandas dataframe:按多列分组，应用函数并映射回结果

pandas dataframe是Python中一个强大的数据处理库，用于处理和分析结构化数据。在pandas中，DataFrame是一个二维的表格数据结构，类似于Excel中的表格，可以存储不同类型的数据，并且可以对数据进行灵活的操作和处理。

按多列分组，应用函数并映射回结果是pandas dataframe中的一个常见操作，可以通过groupby函数实现。groupby函数可以将数据按照指定的列进行分组，然后对每个分组应用函数，并将结果映射回原始数据。

下面是一个完善且全面的答案：

概念：

pandas dataframe是一个二维的表格数据结构，用于存储和处理结构化数据。

分类：

pandas dataframe可以分为索引、列和数据三个部分。索引是用于唯一标识每一行的标签，列是数据的字段名，数据是实际存储的数值。

优势：

灵活性：pandas dataframe提供了丰富的数据操作和处理方法，可以满足各种数据处理需求。
效率：pandas dataframe使用了高效的数据结构和算法，能够快速处理大规模数据。
可扩展性：pandas dataframe可以与其他Python库和工具无缝集成，扩展其功能。

应用场景：

pandas dataframe广泛应用于数据分析、数据清洗、数据可视化等领域。它可以处理各种结构化数据，包括CSV文件、数据库查询结果等。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云提供了云服务器、云数据库、云存储等多种产品，可以与pandas dataframe结合使用，实现数据的存储、处理和分析。以下是一些相关产品和介绍链接地址：

云服务器（CVM）：提供高性能、可扩展的云服务器实例，用于存储和处理数据。链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库MySQL版：提供稳定可靠的云数据库服务，用于存储和管理结构化数据。链接：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
云对象存储（COS）：提供安全可靠的云端存储服务，用于存储和管理大规模数据。链接：https://cloud.tencent.com/product/cos

以上是关于pandas dataframe按多列分组，应用函数并映射回结果的完善且全面的答案。希望能对您有所帮助！

相关搜索:Pandas -按多列分组并保留多列-Pandas DataFrame:以索引值和列值作为参数，按单元格应用函数 pandas dataframe快速应用多列函数 Pandas Dataframe按两列分组并汇总一列 pandas dataframe根据名称对列进行分组并应用函数 Pandas Dataframe，对按多列分组的单个值求和 Pandas使用分组按列函数拆分DataFrame pandas将函数应用于多个列，并创建多个列来存储结果 Pandas按多列分组并保留所有其他列 Pandas按多列分组并计算标准差

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

python数据科学系列：pandas入门详细教程

自然毫无悬念 dataframe：无法访问单个元素，只能返回一列、多列或多行：单值或多值（多个列名组成的列表）访问时按列进行查询，单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....apply，既适用于series对象也适用于dataframe对象，但对二者处理的粒度是不一样的：apply应用于series时是逐元素执行函数操作；apply应用于dataframe时是逐行或者逐列执行函数操作...count、value_counts，前者既适用于series也适用于dataframe，用于按列统计个数，实现忽略空值后的计数；而value_counts则仅适用于series，执行分组统计，并默认按频数高低执行降序排列...；sort_values是按值排序，如果是dataframe对象，也可通过axis参数设置排序方向是行还是列，同时根据by参数传入指定的行或者列，可传入多行或多列并分别设置升序降序参数，非常灵活。...groupby，类比SQL中的group by功能，即按某一列或多列执行分组。

13.8K2 0

python数据分析——数据分类汇总与统计

例如, DataFrame可以在其行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组。然后,将一个函数应用(apply)到各个分组并产生一个新值。...1.1按列分组按列分组分为以下三种模式：第一种: df.groupby(col),返回一个按列进行分组的groupby对象; 第二种: df.groupby([col1,col2]),返回一个按多列进行分组的...print(list(gg)) 【例2】采用函数df.groupby([col1,col2]),返回一个按多列进行分组的groupby对象。...) 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。...首先，编写一个选取指定列具有最大值的行的函数：现在,如果对smoker分组并用该函数调用apply,就会得到: top函数在DataFrame的各个片段调用，然后结果由pandas.concat

1821 0

Python面试十问2

五、pandas中的索引操作 pandas⽀持四种类型的多轴索引，它们是: Dataframe.[ ] 此函数称为索引运算符 Dataframe.loc[ ] : 此函数⽤于标签 Dataframe.iloc...Pandas提供了一系列内置函数，如sum()、mean()、max()、min()等，用于对数据进行聚合计算。此外，还可以使用apply()方法将自定义函数应用于DataFrame或Series。...九、分组（Grouping）聚合 “group by” 指的是涵盖下列⼀项或多项步骤的处理流程：分割：按条件把数据分割成多组；应⽤：为每组单独应⽤函数；组合：将处理结果组合成⼀个数据结构。...先分组，再⽤ sum()函数计算每组的汇总数据多列分组后，⽣成多层索引，也可以应⽤ sum 函数分组后可以使用如sum()、mean()、min()、max()等聚合函数来计算每个组的统计值。...如果想要对每个分组应用多个函数，可以使用agg()方法，并传入一个包含多个函数名的列表，例如group_1.agg(['sum', 'mean'])。

741 0

Pandas速查手册中文版

数据选取 df[col]：根据列名，并以Series的形式返回列 df[[col1, col2]]：以DataFrame形式返回多列 s.iloc[0]：按位置选取数据 s.loc['index_one...([col1,col2])：返回一个按多列进行分组的Groupby对象 df.groupby(col1)[col2]：返回按列col1进行分组后，列col2的均值 df.pivot_table(index...=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max)：创建一个按列col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean...)：返回按列col1分组的所有列的均值 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 数据合并 df1.append(df2)：将df2中的行添加到df1的尾部 df.concat([df1, df2],axis=1)：将df2中的列添加到df1的尾部 df1

12.1K9 2

9个value_counts()的小技巧，提高Pandas 数据分析效率

当谈到数据分析和理解数据结构时，Pandas value_counts() 是最受欢迎的函数之一。该函数返回一个包含唯一值计数的系列。...默认参数按升序对结果进行排序按字母顺序排列结果结果中包含空值以百分比计数显示结果将连续数据分入离散区间分组并调用 value_counts() 将结果系列转换为 DataFrame 应用于DataFrame...默认情况下，结果系列按降序排列，不包含任何 NA 值。例如，让我们从 Titanic 数据集中获取“Embarked”列的计数。...一个常见的用例是按某个列分组，然后获取另一列的唯一值的计数。例如，让我们按“Embarked”列分组并获取不同“Sex”值的计数。...() 应用于 Pandas Series，在 Pandas DataFrame 中有一个等效的方法。

6.5K6 1

最全面的Pandas的教程！没有之一!

分组统计 Pandas 的分组统计功能可以按某一列的内容对数据行进行分组，并对其应用统计函数，比如求和，平均数，中位数，标准差等等… 举例来说，用 .groupby() 方法，我们可以对下面这数据表按...然后，调用 .groupby() 方法，并继续用 .mean() 求平均值： ? 上面的结果中，Sales 列就变成每个公司的分组平均数了。...比如，我们先定义一个 square() 函数，然后对表中的 col1 列应用这个函数： ? 在上面这个例子中，这个函数被应用到这一列里的每一个元素上。同样，我们也可以调用任意的内置函数。...数据透视表是一种汇总统计表，它展现了原表格中数据的汇总统计结果。Pandas 的数据透视表能自动帮你对数据进行分组、切片、筛选、排序、计数、求和或取平均值，并将结果直观地显示出来。...，index 表示按该列进行分组索引，而 columns 则表示最后结果将按该列的数据进行分列。

25.8K6 4

Pandas 中级教程——数据分组与聚合

数据分组 4.1 单列分组 # 按某一列进行分组 grouped = df.groupby('column_name') 4.2 多列分组 # 按多列进行分组 grouped = df.groupby(...数据聚合 5.1 常用聚合函数 Pandas 提供了丰富的聚合函数，如 sum、mean、count 等： # 对分组后的数据进行求和 sum_result = grouped['target_column...return x.max() - x.min() # 应用自定义聚合函数 custom_result = grouped['target_column'].agg(custom_aggregation...多个聚合操作你可以同时应用多个聚合操作，得到一个包含多个统计结果的 DataFrame： # 多个聚合操作 result = grouped['target_column'].agg(['sum',...多层索引分组操作可能会生成多层索引的结果，你可以使用 reset_index 方法将其转换为常规 DataFrame： # 将多层索引转为常规索引 result_reset = result.reset_index

1881 0

9个value_counts()的小技巧，提高Pandas 数据分析效率

1、默认参数 2、按升序对结果进行排序 3、按字母顺序排列结果 4、结果中包含空值 5、以百分比计数显示结果 6、将连续数据分入离散区间 7、分组并调用 value_counts() 8、将结果系列转换为...DataFrame 9、应用于DataFrame 1、默认参数 Pandas value_counts() 函数返回一个包含唯一值计数的系列。...默认情况下，结果系列按降序排列，不包含任何 NA 值。例如，让我们从 Titanic 数据集中获取“Embarked”列的计数。...一个常见的用例是按某个列分组，然后获取另一列的唯一值的计数。例如，让我们按“Embarked”列分组并获取不同“Sex”值的计数。...) 应用于 Pandas Series，在 Pandas DataFrame 中有一个等效的方法。

2.4K2 0

9个value_counts()的小技巧，提高Pandas 数据分析效率

当谈到数据分析和理解数据结构时，Pandas value_counts() 是最受欢迎的函数之一。该函数返回一个包含唯一值计数的系列。...默认参数按升序对结果进行排序按字母顺序排列结果结果中包含空值以百分比计数显示结果将连续数据分入离散区间分组并调用 value_counts() 将结果系列转换为 DataFrame 应用于DataFrame...默认情况下，结果系列按降序排列，不包含任何 NA 值。例如，让我们从 Titanic 数据集中获取“Embarked”列的计数。 ...一个常见的用例是按某个列分组，然后获取另一列的唯一值的计数。例如，让我们按“Embarked”列分组并获取不同“Sex”值的计数。 ...() 应用于 Pandas Series，在 Pandas DataFrame 中有一个等效的方法。

2.6K2 0

Pandas_Study02

# 对df 使用apply，都是按行或按列操作，不能保证对每一个元素进行操作 df = pd.DataFrame(val, index=idx, columns=col) # 按行操作，对数据求和 print...concat 函数同样的可以指定是按行操作还是按列操作。...size函数则是可以返回所有分组的字节大小。count函数可以统计分组后各列数据项个数。get_group函数可以返回指定组的数据信息。而discribe函数可以返回分组后的数据的统计数据。...agg的形参是一个函数会对分组后每列都应用这个函数。...# 分组后对每组数据求平均值 print dg1.agg(np.mean) 也可以应用多个函数 # 以列表的形式传入参数即可，会对每组都执行全部的聚合函数 print dg1.agg([np.mean,

1841 0

数据科学的原理与技巧三、处理表格数据

现在让我们使用多列分组，来计算每年和每个性别的最流行的名称。由于数据已按照年和性别的递减顺序排序，因此我们可以定义一个聚合函数，该函数返回每个序列中的第一个值。...注意，多列分组会导致每行有多个标签。...数据透视表可以使用一组分组标签，作为结果表的列。为了透视，使用pd.pivot_table()函数。...总结我们现在有了数据集中每个性别和年份的最受欢迎的婴儿名称，并学会了在pandas中表达以下操作：操作 pandas 分组 df.groupby(label) 多列分组 df.groupby([label1...按照最后一个字母和性别分组，使用计数来聚合。绘制每个性别和字母的计数。应用 pandas序列包含.apply()方法，它接受一个函数并将其应用于序列中的每个值。

4.6K1 0

妈妈再也不用担心我忘记pandas操作了

数据选取： df[col] # 根据列名，并以Series的形式返回列 df[[col1, col2]] # 以DataFrame形式返回多列 df.iloc[0] # 按位置选取数据 df.loc[...升序排列，后按col2降序排列数据 df.groupby(col) # 返回一个按列col进行分组的Groupby对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回一个按多列进行分组的Groupby...对象 df.groupby(col1)[col2] # 返回按列col1进行分组后，列col2的均值 df.pivot_table(index=col1, values=[col2,col3], aggfunc...=max) # 创建一个按列col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean) # 返回按列col1分组的所有列的均值 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 其它操作：改列名

2.2K3 1

超全的pandas数据分析常用函数总结：下篇

为了更好地学习数据分析，我对于数据分析中pandas这一模块里面常用的函数进行了总结。...数据提取下面这部分会比较绕： loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取pandas.DataFrame.loc() 允许输入的值：单个标签，例如5或’a’，（请注意，5被解释为索引的标签，...6.2.5 用iloc取连续的多行和多列提取第3行到第6行，第4列到第5列的值，取得是行和列交叉点的位置。 data.iloc[2:6,3:5] 输出结果： ?...6.2.6 用iloc取不连续的多行和多列提取第3行和第6行，第4列和第5列的交叉值 data.iloc[[2,6],[3,5]] 输出结果： ?...8.4 以department属性进行分组汇总并计算money的合计与均值 data.groupby("department")['money'].agg([len, np.sum, np.mean])

3.9K2 0

超全的pandas数据分析常用函数总结：下篇

为了更好地学习数据分析，我对于数据分析中pandas这一模块里面常用的函数进行了总结。...数据提取下面这部分会比较绕： loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取pandas.DataFrame.loc() 允许输入的值：单个标签，例如5或’a’，（请注意，5被解释为索引的标签，...6.2.5 用iloc取连续的多行和多列提取第3行到第6行，第4列到第5列的值，取得是行和列交叉点的位置。 data.iloc[2:6,3:5] 输出结果： ?...6.2.6 用iloc取不连续的多行和多列提取第3行和第6行，第4列和第5列的交叉值 data.iloc[[2,6],[3,5]] 输出结果： ?...8.4 以department属性进行分组汇总并计算money的合计与均值 data.groupby("department")['money'].agg([len, np.sum, np.mean])

4.9K2 0

用 Pandas 进行数据处理系列二

loc函数按标签值进行提取iloc按位置进行提取ix可以同时按标签和位置进行提取具体的使用见下： df.loc[3]按索引提取单行的数值df.iloc[0:5]按索引提取区域行数据值df.reset_index...= ['beijing', 'shanghai']) 对筛选后的结果按 pr 进行求和 df.query('city' == ['beijing', 'shanghai']).pr.sum() 数据汇总...df.groupby(‘city’).count()按 city 列分组后进行数据汇总df.groupby(‘city’)[‘id’].count()按 city 进行分组，然后汇总 id 列的数据df.groupby...4500, 4321]}) df_gb = df.groupby('Country') for index, data in df_gb: print(index) print(data) 多列分组...默认会将分组后将所有分组列放在索引中，但是可以使用 as_index=False 来避免这样。

8.1K3 0

pandas的类SQL操作

这篇文章我们先来了解一下pandas包中的类SQL操作，pandas中基本涵盖了SQL和EXCEL中的数据处理功能，灵活应用的话会非常高效。...多DataFrame拼接 ? ?...多DataFrame的查询主要是解决SQL中join和concat的问题，python中主要使用merge和concat来实现对应的功能具体写法如下： Merge的用法：merge主要是用作按行拼接，类似于...几种常用的用法有：单列分组：然后按照另一列数据计算相应值： print(data1.groupby('a')['b'].mean()) 多列分组：然后按照另一列数据计算相应值： Agg的作用即为封装对应的函数...print(data1.groupby(['a','b']).agg('mean')) 多列分组：然后按照多列分别计算相应值： data1 = pd.DataFrame([['1','23',3, 5

1.8K2 1

数据分组

数据分组就是根据一个或多个键（可以是函数、数组或df列名）将数据分成若干组，然后对分组后的数据分别进行汇总计算，并将汇总计算后的结果合并，被用作汇总计算的函数称为就聚合函数。...1.分组键是列名分组键是列名时直接将某一列或多列的列名传给 groupby() 方法，groupby() 方法就会按照这一列或多列进行分组。...参数: ①分组键是列名: 单个列名直接写(按一列进行分组),多个列名以列表的形式传入(这就是按多列进行分组)。...""" （1）按一列进行分组 import pandas as pd df = pd.DataFrame([[99,"A类","一线城市","是",6,20,0],...求众数、var 求方差、std 求标准差、quantile 求分位数（2）按多列进行分组按多列进行分组，只要将多个列名以列表的形式传给 groupby() 即可。

4.5K1 1

Pandas常用命令汇总，建议收藏！

/ 01 / 使用Pandas导入数据并读取文件要使用pandas导入数据和读取文件，我们可以使用库提供的read_*函数。...它提供了各种函数来过滤、排序和分组DataFrame中的数据。...') # 按多列对DataFrame进行排序 df_sorted = df.sort_values(['column_name1', 'column_name2'], ascending=[True,...False]) # 按单列对DataFrame进行分组并计算另一列的平均值 grouped_data = df.groupby('column_name')['other_column'].mean...() # 按多列对DataFrame进行分组并计算另一列的总和 grouped_data = df.groupby(['column_name1', 'column_name2'])['other_column

3791 0

Pandas数据处理与分析教程：从基础到实战

Name']) # 选择多列 print(df[['Name', 'Age']]) # 选择行 print(df.loc[0]) # 选择多行 print(df.loc[[0, 2]]) # 利用条件选择...(data) # 按某一列排序 df_sorted = df.sort_values('Age') print(df_sorted) # 排名 df['Rank'] = df['Age'].rank...[25, 30, 35], 'Country': ['USA', 'Canada', 'UK']} df = pd.DataFrame(data) # 按照某一列进行分组 grouped...在Pandas中，可以使用pivot_table函数来创建数据透视表，通过指定行、列和聚合函数来对数据进行分组和聚合。...读取和写入Excel文件 Pandas还可以读取和写入Excel文件。要读取Excel文件，可以使用read_excel函数并指定文件路径。

4031 0

pandas 时序统计的高级用法！

on：对于dataframe，指定被重采样的列，且列必须是时间类型 level：对于多级索引，指定要被重采样的索引层级，int或str类型。...以下对缺失部分按最近数据填充1行，结果如下。...df.resample('8H').interpolate(method='linear').applymap(lambda x:round(x,2)) 应用函数 1）agg 如果想同时对多列的聚合...，如果想去掉层级并自定义结果中的变量名，可通过以下代码实现。...pipe()函数的使用方法可参考pandas一个优雅的高级应用函数！

3534 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

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭