标签:sem head EDA cut height display for describe cab
grouped_single = df.groupby(‘School‘)
grouped_mul = df.groupby([‘School‘,‘Class‘])
size()
获取组容量ngroup()
获取组数for name,group in grouped_single:
print(name)
display(group.head(1))
df.set_index([‘Gender‘,‘School‘]).groupby(level=0,axis=0).get_group(‘M‘)
head()
和first()
:对分组对象使用head函数,返回的是每个组的前几行,而不是数据集前几行;first显示的是以分组为索引的每组的第一个分组信息。grouped_single.head(2)
grouped_single.first()
[]
选出groupby对象的某个或者某几个列。如:df.groupby([‘Gender‘,‘School‘])[[‘Math‘,‘Height‘]]
cut()
函数对数字进行分组。bins
参数为分组列表。所谓聚合就是把一堆数,变成一个标量,因此mean/sum/size/count/std/var/sem/describe/first/last/nth/min/max
都是聚合函数。
group_m.agg([‘sum‘,‘mean‘,‘std‘])
group_m.agg([(‘rename_sum‘,‘sum‘),(‘rename_mean‘,‘mean‘)])
grouped_mul.agg({‘Math‘:[‘mean‘,‘max‘],‘Height‘:‘var‘})
grouped_single[‘Math‘].agg(lambda x:x.max()-x.min())
def R1(x):
return x.max()-x.min()
def R2(x):
return x.max()-x.median()
print(grouped_single[‘Math‘].max())
grouped_single[‘Math‘].agg(min_score1=pd.NamedAgg(column=‘col1‘, aggfunc=R1),
max_score1=pd.NamedAgg(column=‘col2‘, aggfunc=‘max‘),
range_score2=pd.NamedAgg(column=‘col3‘, aggfunc=R2)).head()
标签:sem head EDA cut height display for describe cab
原文地址:https://www.cnblogs.com/KaifengGuan/p/12783524.html