读入数据： 数据分组：我们可以看到num这列它的数字在0-20之间变化，我们可以对其增加一列，用来对其分组 df['新增一列的名称']=pd.cut(df['要分组的列']，要分组的区间，新增一列后对应区间分组的名称) 数据的分列： 可以分析数据grade这一 ...

我们经常需要对某些标签或索引的局部进行累计分析, 这时就需要用到 groupby 了. 实际上,我们可以把 groupby 理解成一个分割(split),应用(appl ...

探索酒类消费数据 相关数据见（github） 步骤1 - 导入pandas库 步骤2 - 数据集 步骤3 将数据框命名为drinks 输出： 步骤4 哪个大陆(continent)平均消耗的啤酒(beer)更多？ 输出 ...

1、数据分组 分组基本操作案例：在水果列表里增加一列放入每种水果的平均值： 有NaN 映射关系不对！采用如下方式： s.to_dict() # 将df数组转为字典：{'a':'123','b':'345','c':'567'} 创建一列 ...

对数据集进行分组并对各组应用一个函数（无论是聚合还是转换），通常是数据分析工作中的重要环节。在将数据集加载、融合、准备好之后，通常就是计算分组统计或生成透视表。pandas提供了一个灵活高效的gruopby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。 关系 ...

阅读提示 本文将提到Pandas数据合并方法merge()、concat()、combine_first()方法，数据的重塑和矩阵转置等操作的实现 目录 阅读提示 ...

以天气为例 用agg传入一个字典，多个对比参数。比如天气的最大值，最小值，均值做比较。 ...

GroupBy技术是对于数据进行分组计算并将各组计算结果合并的一项技术，包括以下3个过程： 拆分（Spliting）：即将数据进行分组 应用（Applying）：对每组应用函数进行计算 合并（Combining）：将计算结果进行数据聚合 使用GroupBy ...