以此为例
一.groupby
| 参数名 | 接受 | 含义 | 默认 |
|---|---|---|---|
| by | List string mapping generator |
1.若为函数，则对索引进行计算并分组 2.若为字典/series，则将字典/series的值做为分组依据 3.若为Numpy数组，则以数组元素为分组依据 4.若为字符串/字符串列表，则以其所代表的字段进行分组 |
无 |
| axis | Int | 表示操作轴向 | 0 |
| level | Int / 索引名 | 标签所在级别 | None |
| as_index | Boolean | 聚合后的聚合标签是否以DataFrame输出 | Ture |
| group_keys | Boolean | 是否显示标签名称 | Ture |
| squeeze | Boolean | 是否在允许的情况下对返回数据降维 | False |
1.groupby转化
<code>DataFrame.groupby(by="列名") </code>
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示例
二.数据拆分
| 函数名 | 作用 | 示例 |
|---|---|---|
| count | 计算数组数目 | |
| head | 返回每组前n个值 | |
| mean | 返回每个组的均值 | |
| median | 返回每个组的中位数 | |
| cumcount | 对组成员进行标记 | |
| size | 返回每个组的大小 | |
| max | 返回每个组最大值 | |
| min | 返回每个组最小值 | |
| std | 返回每个组标准错 | |
| sum | 返回每个组和 |
三.聚合
1.agg/aggregate
| 参数名称 | 接收 | 意义 | 默认 |
|---|---|---|---|
| func | List/dict/function | 用于每行或每列 | 无 |
| axis | 0/1 | 0行1列 | 0 |
（1）具体聚合
<code>agg({"列名":"数学函数" })
</code>
聚合内容重命名
<code>agg({"列名":（"新列名","数学函数"） })
</code>
（2）同类聚合
<code>agg({数学函数1,数学函数2,.....数学函数n})
</code>
2.apply
| 参数名称 | 接收 | 意义 | 默认 |
|---|---|---|---|
| func | List/dict/function | 用于每行或每列 | 无 |
| axis | 0/1 | 0行1列 | 0 |
| Broadcast | Boolean | 是否广播 | Flas |
| Raw | Boolean | 是否将ndarray穿给函数 | Flas |
| Reduce | Boolean/None | 返回值格式 | None |
（1）同类聚合
<code>apply(数学函数) </code>
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转载请注明原文链接：4.分组聚合
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