python使用groupby之后怎么給分組之后的列名？Pandas提供靈活高效的分組功能，使您能夠以自然的方式對數(shù)據(jù)集進行切片、切片和匯總?；谝粋€或多個鍵（可以是函數(shù)、數(shù)組或數(shù)據(jù)幀列名）拆分pan

python使用groupby之后怎么給分組之后的列名？

Pandas提供靈活高效的分組功能，使您能夠以自然的方式對數(shù)據(jù)集進行切片、切片和匯總?；谝粋€或多個鍵（可以是函數(shù)、數(shù)組或數(shù)據(jù)幀列名）拆分panda對象。計算組摘要統(tǒng)計信息，例如計數(shù)、平均值、標(biāo)準(zhǔn)差或用戶定義的函數(shù)。對數(shù)據(jù)幀的列應(yīng)用各種函數(shù)。應(yīng)用組內(nèi)變換或其他操作，例如歸一化、線性回歸、排序或子集選擇。計算數(shù)據(jù)透視表或交叉表。分位數(shù)分析和其他分組分析。R 1。首先，讓我們看一下以下非常簡單的表格數(shù)據(jù)集（以數(shù)據(jù)幀的形式）：
123456789101112
Import panda as PD>>>；DF=pd.數(shù)據(jù)幀（{“key1”：[“a”，“a”，“b”，“b”，“a”]。。?！版I2”：[“1”，“2”，“1”，“2”，“1”]。。?！皵?shù)據(jù)1”：np.random.隨機(5)，... “數(shù)據(jù)2”：np.random.隨機（5） }）>> DF data1 data2 key1 key20-0.410673 0.519378 a One1-2.120793 0.199074 a two2 0.642216-0.143671 B one3 0.975133-0.592994 B two4-1.017495-0.530459 a one Grouped=DF[“data1”]。Groupby（DF[“key1”]>>>分組

選擇列表項中不存在的列可以出現(xiàn)在Groupby的列表項中，反之亦然。選擇列表項中出現(xiàn)的所有列必須出現(xiàn)在group by（聚合函數(shù)除外）之后

group by通常與聚合函數(shù)一起使用，以便有意義，例如count sum AVG等。，使用group by的兩個元素：

（1）選擇后出現(xiàn)的字段要么在聚合函數(shù)中，要么在group by中。

（2）要過濾結(jié)果，可以先使用where，然后使用group by，或者先使用group by，然后使用having

IPython和python是并行的。

也就是說：您當(dāng)前在python shell中，退出。返回到CMD或terminal，然后是IPython--pylab