Heim >Backend-Entwicklung >Python-Tutorial >Wie kann ich eine Aggregation in Pandas durchführen?
Aggregationsfunktionen reduzieren die Dimensionalität zurückgegebener Objekte. Zu den gängigen Aggregationsfunktionen gehören „mean()“, „sum()“, „size()“, „count()“, „std()“, „var()“ und „sem()“.
df1 = df.groupby(['A', 'B'], as_index=False)['C'].sum()
Wenn Sie nach zwei oder mehr Spalten gruppieren, müssen Sie möglicherweise as_index=False angeben oder Series.reset_index() verwenden, um eine MultiIndex-Reihe in Spalten zu konvertieren.
Zum Aggregieren von Zeichenfolgen Spalten:
df1 = df.groupby('A')['B'].agg(list).reset_index()
Für Zeichenfolgen mit einem Trennzeichen:
df2 = df.groupby('A')['B'].agg(','.join).reset_index()
Verwenden Sie GroupBy.size oder GroupBy.count.
df1 = df.groupby('A').size().reset_index(name='COUNT')
Verwendung GroupBy.transform.
df['C1'] = df.groupby('A')['C'].transform('sum')
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich eine Aggregation in Pandas durchführen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!