問題:
你
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問題:df.groupby(['col1','col2']).size()你
問題:
df.groupby(['col1', 'col2']).size().reset_index(name='counts')
你有一個Pandas 中的DataFrame df並希望計算分組統計數據,例如多個數據的平均值、計數等
快速解答:col1 col2 col3 col4 col5 col6 0 A B 0.20 -0.61 -0.49 1.49 1 A B -1.53 -1.01 -0.39 1.82 2 A B -0.44 0.27 0.72 0.11 3 A B 0.28 -1.32 0.38 0.18 4 C D 0.12 0.59 0.81 0.66 5 C D -0.13 -1.65 -1.64 0.50 6 C D -1.42 -0.11 -0.18 -0.44 7 E F -0.00 1.42 -0.26 1.17 8 E F 0.91 -0.47 1.35 -0.34 9 G H 1.48 -0.63 -1.14 0.17要取得每個組的行數,只需調用.size(),它會傳回一個系列:
對於以計數為列的DataFrame結果,使用:
df.groupby(['col1', 'col2']).size()詳細範例:
col1 col2 A B 4 C D 3 E F 2 G H 1 dtype: int64
考慮 DataFrame df:
df.groupby(['col1', 'col2']).size().reset_index(name='counts')
取得行計數:
col1 col2 counts 0 A B 4 1 C D 3 2 E F 2 3 G H 1
輸出:
使用下列指令DataFrame計數:(df .groupby(['col1', 'col2']) .agg({ 'col3': ['mean', 'count'], 'col4': ['median', 'min', 'count'] }))
col4 col3 median min count mean count col1 col2 A B -0.810 -1.32 4 -0.372500 4 C D -0.110 -1.65 3 -0.476667 3 E F 0.475 -0.47 2 0.455000 2 G H -0.630 -0.63 1 1.480000 1輸出:
包含更多統計結果:
gb = df.groupby(['col1', 'col2']) counts = gb.size().to_frame(name='counts') (counts .join(gb.agg({'col3': 'mean'}).rename(columns={'col3': 'col3_mean'})) .join(gb.agg({'col4': 'median'}).rename(columns={'col4': 'col4_median'})) .join(gb.agg({'col4': 'min'}).rename(columns={'col4': 'col4_min'})) .reset_index() )要計算平均值等其他統計數據,中位數和最小值,使用agg():
col1 col2 counts col3_mean col4_median col4_min 0 A B 4 -0.372500 -0.810 -1.32 1 C D 3 -0.476667 -0.110 -1.65 2 E F 2 0.455000 0.475 -0.47 3 G H 1 1.480000 -0.630 -0.63輸出:將統計資料分割為單獨的聚合:要對輸出進行更多控制,請分割統計數據並將它們結合起來使用加入:輸出:
以上是如何在 Pandas GroupBy 中計算分組統計(計數、平均值等)?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!