pandasgroupby用法讲解(超好用的Groupby详解)
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pandasgroupby用法讲解(超好用的Groupby详解)

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ONe在Pandas应用包中流行的功能是群比功能。我相信。几乎所有以前使用Pandas的人也一定使用群比功能。它是如此流行。因为它提供了总结。但详细的结果有效。正如潘达斯应用包医生所描述的。

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咱们指的是一个涉及以下一个或多个操作教程步骤的过程:

根据一定的准则将数据划分成组。

对每一组独立地应用一个函数。

将结果组合成数据结构。[1]

SQL中还有一个groupby函数。因此。对于在SQL方面有经验的人来探讨。用Python学习groupby函数并不是一件难事。但问题是Pandas中的groupby可以执行比在SQL中更多的分析。这使得Pandas中的groupby成为一种经常可以看见但必不可少的功能。

“灵丹妙药”中的群比之所以更强大。是因为第二步的“应用”。在SQL中。“应用”步骤中的大多数操作在统计上是相关的。如min、max、count等。然而。在Pandas中。“应用”可以执行得更多。

从潘达斯的医生那里。

在应用步骤中。咱们可能希望使用以下内容之一:

聚合:计算每个组的汇总统计数据(或统计数据)。

转换:执行一些特定于组的计算。并返回一个差不多的索引对象。

过滤:根据评估真假的分组计算。丢弃一些组.[1]

在本文中。我将介绍一些Groupby应用软件程序。这些应用软件程序不仅向我展示了从数据中获得的洞察力。而且还帮助我识别了我在分析数据方面的下一步行动。

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