Pandas DataFrame groupby() 方法
示例
查找每个汽车品牌的平均二氧化碳排放量
import pandas as pd
data = {
'co2': [95, 90, 99, 104, 105, 94, 99, 104],
'model': ['Citigo', 'Fabia', 'Fiesta', 'Rapid', 'Focus', 'Mondeo', 'Octavia', 'B-Max'],
'car': ['Skoda', 'Skoda', 'Ford', 'Skoda', 'Ford', 'Ford', 'Skoda', 'Ford']
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.groupby(["car"]).mean())
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定义和用法
The groupby() 方法允许你对数据进行分组并在这些组上执行函数。
语法
dataframe.transform(by, axis, level, as_index, sort, group_keys, observed, dropna)
参数
axis、level、as_index、sort、group_keys、observed、dropna 参数是关键字参数。
| 参数 | 值 | 描述 |
|---|---|---|
| by | 必填。标签、标签列表或用于指定如何对 DataFrame 进行分组的函数。 | |
| axis | 0 |
可选，对哪个轴进行分组，默认为 0。 |
| level | levelNone |
可选。指定是否应按特定级别进行分组。默认为 None |
| as_index | True |
可选，默认为 True。如果结果不应使用组标签作为索引，则设置为 False |
| sort | True |
可选，默认为 True。如果结果不应排序组键（以获得更好的性能），则设置为 False |
| group_keys | True |
可选，默认为 True。如果结果不应将组键添加到索引，则设置为 False |
| dropna | True |
可选，默认为 True。如果结果应包含组键为 NULL 值的行/列，则设置为 False |
返回值
一个 DataFrameGroupBy 对象，其中行/列已分组。
