4.分组聚合

以此为例

一.groupby

参数名	接受	含义	默认
by	List string mapping generator	1.若为函数，则对索引进行计算并分组 2.若为字典/series，则将字典/series的值做为分组依据 3.若为Numpy数组，则以数组元素为分组依据 4.若为字符串/字符串列表，则以其所代表的字段进行分组	无
axis	Int	表示操作轴向	0
level	Int / 索引名	标签所在级别	None
as_index	Boolean	聚合后的聚合标签是否以DataFrame输出	Ture
group_keys	Boolean	是否显示标签名称	Ture
squeeze	Boolean	是否在允许的情况下对返回数据降维	False

1.groupby转化

DataFrame.groupby(by='列名')

示例

二.数据拆分

函数名	作用	示例
count	计算数组数目
head	返回每组前n个值
mean	返回每个组的均值
median	返回每个组的中位数
cumcount	对组成员进行标记
size	返回每个组的大小
max	返回每个组最大值
min	返回每个组最小值
std	返回每个组标准错
sum	返回每个组和

三.聚合

1.agg/aggregate

参数名称	接收	意义	默认
func	List/dict/function	用于每行或每列	无
axis	0/1	0行1列	0

（1）具体聚合

agg({'列名':'数学函数' })

聚合内容重命名

agg({'列名':（'新列名','数学函数'） })

（2）同类聚合

agg({数学函数1,数学函数2,.....数学函数n})

2.apply

参数名称	接收	意义	默认
func	List/dict/function	用于每行或每列	无
axis	0/1	0行1列	0
Broadcast	Boolean	是否广播	Flas
Raw	Boolean	是否将ndarray穿给函数	Flas
Reduce	Boolean/None	返回值格式	None

（1）同类聚合

apply(数学函数)