1.
df[『data1』].groupby(df[『key1』])
呼叫 等價於對部分列進行索引： df.groupby(df[『key1』]) [『data1』]
2.分組（groupby）
（1）選取乙個或一組列 data.groupby(data[』ss』])[』ss1』]
（2）通過函式進行分組 dataframe.groupby(len)
（3）通過字典或者series進行分組 data.groupby(dict)
（4）通過索引級別分組 data.groupby(level=「級別名」)
（5）自定義分組鍵：group_key=[『east』]*4+[『west』]*4
3.資料聚合（從陣列產生標量值得資料轉換過程）：
(1)sum，mean,min,count
(2)def 函式名：
add.函式名（通過agg呼叫自定義函式）
6.透視表和交叉表
透視表：它根據乙個或多個鍵對資料進行聚合，並根據行和列上的分組鍵將資料分配到各個矩形區域中。dataframe有乙個pivot_table方法，此外還有乙個頂級的pandas.pivot_table函式。除能為groupby提供便利外，pivot_table還可以新增分項小計（也叫做margins）：margins=true
pandas聚合運算，分組運算
分組運算，先根據一定規則拆分後的資料，然後對資料進行聚合運算，如前面見到的 mean sum 等就是聚合的例子。聚合時，拆分後的第乙個索引指定的資料都會依次傳給聚合函式進行運算。最後再把運算結果合併起來，生成最終結果。先生成乙個dataframe 用key1的索引分類再求平均 df.groupby ...
利用Python進行資料聚合和分組運算
created by darren chen created on 2018 8 2 import pandas as pd import numpy as np import os,time,sys 像sql這種結構化查詢語言所執行的分組運算的種類十分有限 分組鍵的多種形式 1 列表或陣列，其長度...
python中資料聚合與分組運算
在資料分析處理中，對資料進行分組並對各組應用乙個函式 無論是聚合還是轉換 計算分組統計或生成透視表，是資料分析工作中的重要環節。python提供了乙個靈活高效的groupby功能，它可以使你能以一種自然的方式對資料集進行切片 切塊 摘要等操作。在python中主要有兩個模組 itertools和pa...