Python Pandas分组聚合的实现方法
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2020-09-19
04:23:33
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Python Pandas分组聚合的实现方法分组聚合的实现方法
主要介绍了Python Pandas分组聚合的实现方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具
有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
Pycharm 鼠标移动到函数上，CTRL+Q可以快速查看文档，CTR+P可以看基本的参数。
apply(),applymap()和和map()
apply()和applymap()是DataFrame的函数，map()是Series的函数。
apply()的操作对象是DataFrame的一行或者一列数据，applymap()是DataFrame的每一个元素。map()也是Series中的每一个
元素。
apply()对dataframe的内容进行批量处理, 这样要比循环来得快。如df.apply(func,axis=0,.....) func：定义的函数，axis=0时为
对列操作，=1时为对行操作。
map()和python内建的没啥区别，如df['one'].map(sqrt)。
import numpy as np
from pandas import Series, DataFrame
frame = DataFrame(np.random.randn(4, 3),
columns = list('bde'),
index = ['Utah', 'Ohio', 'Texas', 'Oregon'])
print frame
print np.abs(frame)
print
f = lambda x: x.max() - x.min()
print frame.apply(f)
print frame.apply(f, axis = 1)
def f(x):
return Series([x.min(), x.max()], index = ['min', 'max'])
print frame.apply(f)
print
print 'applymap和map'
_format = lambda x: '%.2f' % x
print frame.applymap(_format)
print frame['e'].map(_format)
Groupby
Groupby是Pandas中最为常用和有效的分组函数，有sum()、count()、mean()等统计函数。
groupby 方法返回的 DataFrameGroupBy 对象实际并不包含数据内容，它记录的是df['key1'] 的中间数据。当你对分组数据应
用函数或其他聚合运算时，pandas 再依据 groupby 对象内记录的信息对 df 进行快速分块运算，并返回结果。
df = DataFrame({'key1': ['a', 'a', 'b', 'b', 'a'],
'key2': ['one', 'two', 'one', 'two', 'one'],
'data1': np.random.randn(5),
'data2': np.random.randn(5)})
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