Pandas DataFrame groupby() 方法

实例

找出每个汽车品牌的平均二氧化碳消耗量：

import pandas as pd
data = {
  'co2': [95, 90, 99, 104, 105, 94, 99, 104],
  'model': ['Citigo', 'Fabia', 'Fiesta', 'Rapid', 'Focus', 'Mondeo', 'Octavia', 'B-Max'],
  'car': ['Skoda', 'Skoda', 'Ford', 'Skoda', 'Ford', 'Ford', 'Skoda', 'Ford']
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.groupby(["car"]).mean())

运行一下

定义与用法

groupby() 方法允许您对数据进行分组，并在这些组上执行函数。

语法

dataframe.transform(by, axis, level, as_index, sort, group_keys, observed, dropna)

参数

axis, level,as_index, sort,group_keys, observed,dropna 都是关键字参数。

参数	值	描述
by		必填。标签、标签列表或用于指定如何对 DataFrame 进行分组的函数
axis	0 1 'index' 'columns'	可选, 需要进行分组的轴, 默认值为 0。
level	level `None`	可选。指定是否应按指定级别进行分组。默认为 None
as_index	True False	可选, 默认值 True。如果结果不应使用组标签作为索引，则设置为 False
sort	True False	可选, 默认值为 True。如果结果不应对组键进行排序，则设置为 False（以提高性能）
group_keys	True False	可选, 默认值为 True。如果结果不应将组键添加到索引中，则设置为 False
dropna	True False	可选, 默认值为True。如果结果应包括组键为空值的行/列，则设置为 False

返回值

被执行 groupby() 并对其中对行/列进行分组的 DataFrame 。

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参数

返回值

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