Pandas 中对列 groupby 后进行 sum() 与 count() 区别及 agg() 的使用方法
groupby[根据哪一列][ 对于那一列].进行计算
代码演示:
direction:房子朝向
view_num:看房人数
floor:楼层
计算:
A 看房人数最多的朝向
df.groupby(['direction'])['view_num'].sum()
B 每个朝向的房子的数量
df.groupby(['direction'])['view_num'].count()
C 求不同朝向的房子 平均、最大、最小楼层
df.groupby('direction').agg({'floor':{'max','min','mean'}})
说明:
1 view_num 在两句代码中的作用
A 中:将数据按照 direction 进行分类,将同一类的 direction 对应的 view_num 进行求和
B 中:将数据按照 direction 进行分类,统计 direction 中每个 方向 出现的次数,此处的 view_num 只是代表:选择了这一列的数据,进行展示
2 如果没有 view_num
3 agg 可以同时进行多项计算
再如...记得注意格式
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