Pandas 中的聚合
使用 Pandas,您可以执行各种聚合操作来降低维度并汇总数据。
问题 1:我怎样才能用 Pandas 进行聚合?
Pandas 提供了很多聚合函数,包括平均值 ()、总和 ()、计数 ()、最小值 () 和最大值 ()。您可以使用这些函数来计算每个组的汇总统计数据。例如:
问题2:聚合后没有DataFrame!发生了什么?
当您对多个列应用聚合时,结果对象可以是 Series 或 DataFrame,具体取决于分组的列数。
- Series: 如果按一列或多列进行分组,则结果是一个系列,其索引对应于
- DataFrame: 如果仅按一列进行分组,则结果是一个 DataFrame,其中的列与原始列相对应。
获取 DataFrame对于所有列,在 groupby 函数中使用 as_index=False。
问题 3:如何聚合主要字符串列(以列表、元组、带分隔符的字符串)?
要聚合字符串列,您可以使用列表、元组或连接操作。
- 列表:转换使用 list() 或将列添加到列表GroupBy.apply(list).
- 元组: 使用 tuple() 或 GroupBy.apply(tuple).
- 字符串将列转换为元组分隔符: 使用分隔符将字符串组合起来str.join().
例如:
问题 4:如何聚合计数?
计算每个值中的非缺失值组,使用 GroupBy.count()。要计算所有值(包括缺失值),请使用 GroupBy.size()。
例如:
问题 5:如何创建由聚合值填充的新列?
您可以使用transform()方法添加包含聚合值的新列。 Transform() 函数对每个组应用指定的操作,并返回一个与原始对象大小相同的新对象。
例如:
以上是如何使用 Pandas 进行数据聚合?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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