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  • Pandas 汇总计算

    Pandas 汇总计算

    排除NaN值

    df['内容'].dropna()
    

    计算平均数

    mean_ = df['age'].mean()
    

    多个列的平均数

    result = df[['age', 'height']].describe()
    result.count().age  # 取值
    

    groupby

    result = df[['age', 'sex']].groupby('sex').mean()
    # 方式二
    result = df.groupby('sex')['age'].mean()
    

    也可以多个列分组

    result = df.groupby(['sex', 'origin'])['age'].mean()
    

    每个类别的数量 value_counts()

    value_count_ = df['笔记类型'].value_counts()
    # 该函数是一个快捷方式,因为它实际上是一个groupby操作,结合了对每个组中记录数的计数
    # value_count_ = df.groupby('笔记类型')['笔记类型'].count()
    
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/kai-/p/14760753.html
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