图解python.pandas groupby & pivot_table
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- 图解：pandas groupby( )
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- 图解：pandas pivot_table( )
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- 常用的统计函数：
图解：pandas groupby( )
pandas groupby( )代码
import pandas as pd
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]})
test_df :
col_1 col_2 col_3
0 a d 1
1 a d 2
2 b d 3
3 a e 1
4 a f 4
5 b e 5
6 c d 6
7 a f 4
8 c f 5
gp_df = test_df.groupby(by=['col_1','col_2'])['col_3'].agg({'c3_sum':sum})
gp_df:
c3_sum
col_1 col_2
a d 3
e 1
f 8
b d 3
e 5
c d 6
f 5
gp_df.inde x:
MultiIndex(levels=[['a', 'b', 'c'], ['d', 'e', 'f']],
labels=[[0, 0, 0, 1, 1, 2, 2], [0, 1, 2, 0, 1, 0, 2]],
names=['col_1', 'col_2'])
gp_df.columns:
Index(['c3_sum'], dtype='object')
图解：pandas pivot_table( )
pandas pivot_table( )代码
import pandas as pd
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]})
test_df :
col_1 col_2 col_3
0 a d 1
1 a d 2
2 b d 3
3 a e 1
4 a f 4
5 b e 5
6 c d 6
7 a f 4
8 c f 5
pt_df = test_df.pivot_table(values='col_3', index='col_1', columns='col_2', aggfunc=sum)
pt_df：
col_2 d e f
col_1
a 3.0 1.0 8.0
b 3.0 5.0 NaN
c 6.0 NaN 5.0
pt_df.index：
Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object', name='col_1')
pt_df.columns：
Index(['d', 'e', 'f'], dtype='object', name='col_2')
常用的统计函数：
size： 聚合后样本数
sum： 聚合后样本求和
mean： 聚合后样本求均值
count： 聚合后样本计数 注：在使用count的时候应加上引号 'count_col_name' : 'count'
