pandas分組后如何分別保存 python使用groupby之后怎么給分組之后的列名?
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
感謝您的邀請:作為一種非常流行的語言,python有著廣泛的應(yīng)用場景。事實上,許多開發(fā)語言可以用于不同的領(lǐng)域。Python不是為特定目的而產(chǎn)生的。但是,它是一種通用的腳本語言,也稱為glue語言。Glue意味著Python可以在C語言接口的幫助下驅(qū)動幾乎所有已知的軟件和模塊。只要我們使用它,你通??梢哉业揭粋€開源庫。安裝后,您可以驅(qū)動它。無論是數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng)、圖形、游戲、科學(xué)計算、GUI、OA、自動控制,甚至宇航員都在使用它。
現(xiàn)在我們來談?wù)凱ython,它可以用來做:
1。系統(tǒng)編程2。圖形處理3。數(shù)學(xué)處理4。文本處理5。數(shù)據(jù)庫編程6。網(wǎng)絡(luò)編程7。網(wǎng)絡(luò)編程8。多媒體應(yīng)用9。Pymo發(fā)動機10。黑客編程11。用Python12編寫的簡單爬蟲:人工智能
看到這么多應(yīng)用場景非常強大,但Python通常不會作為工程語言出現(xiàn)。也就是說,常規(guī)軟件生產(chǎn)不使用它。主要使用Java,C#,XML,C。至于為什么,這是軟件工程的需要。Python沒有完整的語法檢查。
但它現(xiàn)在不影響Python的狀態(tài)。很多人加入Python的大軍是因為Python很容易入門,而且學(xué)習(xí)成本相對較低。它有一個豐富的支持庫,可以直接調(diào)用,以高效地完成不同需要的工作。
你知道,谷歌最早的搜索引擎是由python編寫的。
希望我的回答能對你有所幫助。我很抱歉,沒有必要和聚合函數(shù)合作。
如圖所示,表a的分組不包括聚合功能:按a分組選擇a,分組圖如下:按a分組,即a列的相同值為1組。聚合函數(shù)用于對數(shù)據(jù)分組后進行統(tǒng)計,如圖所示,即統(tǒng)計每個組的記錄數(shù):
python一般用來做什么?
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