admin 管理员组

文章数量: 887021


2024年2月18日发(作者：oracle购买方式)

pandas 分组条件

Pandas是Python中一个强大的数据分析库，它提供了很多实用的函数和方法，其中分组操作是最常用的功能之一。分组操作可以让我们按照指定的条件对数据进行分类，然后对每组数据进行统计、计算或其他操作。

在 Pandas 中，分组操作主要通过 groupby 函数来实现。groupby 函数的语法结构如下：

```

grouped = y(by=None, axis=0, level=None,

as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False,

**kwargs)

```

其中，by 是指分组的依据，可以是一个或多个列名、函数、数组或字典等；axis 表示按行或列进行分组，0 表示按行分组，1 表示按列分组；level 表示按照多重索引中的哪一级别进行分组；as_index 表示是否将分组的列作为索引；sort 表示是否对结果进行排序；group_keys 表示是否在输出结果中包含组名；squeeze 表示是否压缩结果。

下面是几个常用的分组条件：

1. 按照某一列进行分组

```

grouped = y('column_name')

- 1 -

```

2. 按照多列进行分组

```

grouped = y(['column_name1', 'column_name2'])

```

3. 按照函数进行分组

```

def func(x):

if x > 0:

return 'positive'

else:

return 'negative'

grouped = y(func)

```

4. 按照数组进行分组

```

import numpy as np

bins = ce(0, 1, 11)

grouped = y(ze(df['column_name'],

bins))

```

以上就是 Pandas 中常用的分组条件。在实际操作中，我们还可 - 2 -

以结合 apply、agg、transform 等方法对分组后的数据进行进一步的统计和计算。

- 3 -


本文标签： 分组 进行 表示 函数 结果

版权声明：本文标题：pandas 分组条件 内容由网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://www.freenas.com.cn/free/1708270576h518250.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。