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首页后端开发Python教程如何使用 Pandas 进行数据聚合?

How to Perform Data Aggregation with Pandas?

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:

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