分类：GroupBy

2021
10-20

Pandas中GroupBy具体用法详解

目录简介分割数据多indexget_groupdropnagroups属性index的层级group的遍历聚合操作通用聚合方法同时使用多个聚合方法NamedAgg不同的列指定不同的聚合方法转换操作过滤操作Apply操作简介pandas中的DF数据类型可以像数据库表格一样进行groupby操作。通常来说groupby操作可以分为三部分：分割数据，应用变换和和合并数据。本文将会详细讲解Pandas中的groupby操作。分割数据分割数据的目的是将DF分割成为一个个的group。为了进行group... 继续阅读 >
2021
10-17

Pandas高级教程之Pandas中的GroupBy操作

目录简介分割数据多indexget_groupdropnagroups属性index的层级group的遍历聚合操作通用聚合方法可以同时指定多个聚合方法：NamedAgg不同的列指定不同的聚合方法转换操作过滤操作Apply操作简介pandas中的DF数据类型可以像数据库表格一样进行groupby操作。通常来说groupby操作可以分为三部分：分割数据，应用变换和和合并数据。本文将会详细讲解Pandas中的groupby操作。分割数据分割数据的目的是将DF分割成为一个个的group。为了进... 继续阅读 >
2021
03-17

详解Java8的groupBy实现集合的分组

场景：Java8的groupBy实现集合的分组，类似Mysql的groupby分组功能，注意得到的是一个map1.对集合按照单个属性分组e.g.按照skuId分组Map<String,List<EntryDeliveryDetailywk>>detailsMap01=dtos1.stream().collect(Collectors.groupingBy(EntryDeliveryDetailywk::getskuId));2对集合按照多个属性分组solution1多个属性拼接出一个组合属性将多个字段拼接成一个新字段，在使用Java8的groupBy进行分组Map<String,List<Entr... 继续阅读 >
2021
03-05

pandas groupby + unstack的使用说明

pandas groupby + unstack的使用说明 概述groupby（）可以根据DataFrame中的某一列或者多列内容进行分组聚合，当DataFrame聚合后为两列索引时，可以使用unstack()将聚合的两列中一列值调整为行索引，另一列的值调整为列索引。代码说明test_df=pd.DataFrame({'col_1':['a','a','b','a','a','b','c','a','c'],'col_2':['d','d','d','e','f','e','d','f','f'],'col_3':[1,2,3,1,4,5,6,4,5]})1.仅对数... 继续阅读 >
2020
10-08

DataFrame.groupby()所见的各种用法详解

DataFrame.groupby()所见的各种用法详解 groupby的函数定义：DataFrame.groupby(by=None,axis=0,level=None,as_index=True,sort=True,group_keys=True,squeeze=False,**kwargs)by:接收映射、函数、标签或标签列表；用于确定聚合的组。axis:接收0/1；用于表示沿行(0)或列(1)分割。level:接收int、级别名称或序列，默认为None；如果轴是一个多索引(层次化)，则按一个或多个特定级别分组。as_index：接收布尔值，默认Ture；Ture则返回以组标签为索引的... 继续阅读 >
2020
09-29

详解python中groupby函数通俗易懂

详解python中groupby函数通俗易懂 一、groupby能做什么？python中groupby函数主要的作用是进行数据的分组以及分组后地组内运算！对于数据的分组和分组运算主要是指groupby函数的应用，具体函数的规则如下：df[](指输出数据的结果属性名称).groupby([df[属性],df[属性])(指分类的属性，数据的限定定语，可以有多个).mean()(对于数据的计算方式——函数名称)举例如下：print(df["评分"].groupby([df["地区"],df["类型"]]).mean())#上面语句的功能是输出表格所有数据... 继续阅读 >