python groupby函数实现分组选取最大值与最小值
现在需要将course分组,然后选择出每一组里面的最大值和最小值,并保留下来
实现下面数据结果:
直接使用groupby函数,不能直接达到此效果,需要在groupby函数上添加apply和lambda函数
代码如下:
import pandas as pd data = pd.read_excel('group_apply.xlsx') data1 = data.groupby('course').apply(lambda t: t[(t['grade']==t['grade'].min()) ^ (t['grade']==t['grade'].max())])
前面的index,是两列,所以需要处理一下,这个是groypby函数处理之后所产生,只需要删除即可
data2 = data1.reset_index(drop=True)
代码整合:
import pandas as pd data = pd.read_excel('group_apply.xlsx') data1 = data.groupby('course').apply(lambda t: t[(t['grade']==t['grade'].min()) ^ (t['grade']==t['grade'].max())]) data2 = data1.reset_index(drop=True)
写入到excel中:
到此这篇关于python groupby函数实现分组选取最大值与最小值的文章就介绍到这了,更多相关python groupby内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!
相关推荐
-
Python 实现Numpy中找出array中最大值所对应的行和列
Python特别灵活,肯定方法不止一种,这里介绍一种我觉得比较简单的方法. 如下图,使用x == np.max(x) 获得一个掩模矩阵,然后使用where方法即可返回最大值对应的行和列. where返回一个长度为2的元组,第一个元素保存的是行号,第二个元素保存的是列号. 以上这篇Python 实现Numpy中找出array中最大值所对应的行和列就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.
-
Python递归求出列表(包括列表中的子列表)的最大值实例
要求:求出列表中的所有值的最大数,包括列表中带有子列表的. 按照Python给出的内置函数(max)只能求出列表中的最大值,无法求出包括列表中的子列表的最大值 Python3代码如下: #!/usr/bin/env python3 # _*_ coding:UTF-8 _*_ list_tmp = [1,3,5,7,9,11] print(max(list_tmp)) 返回的结果为:11 按照Python3给出内置函数(max)的方法想要违和他的要求求出列表包括子列表的数,他就会给你进行报错.
-
Python 求数组局部最大值的实例
求数组局部最大值 给定一个无重复元素的数组A[0-N-1],求找到一个该数组的局部最大值.规定:在数组边界外的值无穷小.即:A[0]>A[-1],A[N-1] >A[N]. 显然,遍历一遍可以找到全局最大值,而全局最大值显然是局部最大值. 可否有更快的办法? 算法描述 使用索引left.right分别指向数组首尾. 求中点 mid = ( left + right ) / 2 A[mid]>A[mid+1],丢弃后半段:right=mid A[mid+1]>A[mid],丢弃前半段
-
python 比较字典value的最大值的几种方法
python中获取字典的key列表和value列表 # -*- coding: utf-8 -*- # 定义一个字典 dic = {'剧情': 11, '犯罪': 10, '动作': 8, '爱情': 3, '喜剧': 2, '冒险': 2, '悬疑': 2, '惊悚': 2, '奇幻': 1} #通过list将字典中的keys和values转化为列表 keys = list(dic.keys()) values = list(dic.values()) # 结果输出 print("keys列表
-
python groupby函数实现分组选取最大值与最小值
现在需要将course分组,然后选择出每一组里面的最大值和最小值,并保留下来 实现下面数据结果: 直接使用groupby函数,不能直接达到此效果,需要在groupby函数上添加apply和lambda函数 代码如下: import pandas as pd data = pd.read_excel('group_apply.xlsx') data1 = data.groupby('course').apply(lambda t: t[(t['grade']==t['grade'].min())
-
python groupby函数实现分组后选取最值
现在需要将course分组,然后选择出每一组里面的最大值和最小值,并保留下来 实现下面数据结果: 直接使用groupby函数,不能直接达到此效果,需要在groupby函数上添加apply和lambda函数 代码如下: import pandas as pd data = pd.read_excel('group_apply.xlsx') data1 = data.groupby('course').apply(lambda t: t[(t['grade']==t['grade'].min())
-
python groupby 函数 as_index详解
在官方网站中对as_index有以下介绍: as_index : boolean, default True For aggregated output, return object with group labels as the index. Only relevant for DataFrame input. as_index=False is effectively "SQL-style" grouped output 翻译过来就是说as_index 的默认值为True, 对于
-
Python groupby函数图文详解
一.分组原理 核心: 1.不论分组键是数组.列表.字典.Series.函数,只要其与待分组变量的轴长度一致都可以传入groupby进行分组. 2.默认axis=0按行分组,可指定axis=1对列分组. groupby()语法格式 DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, group_keys=True, squeeze=False, observed=False, **kwargs) groupby原理 group
-
详解python中groupby函数通俗易懂
一.groupby 能做什么? python中groupby函数主要的作用是进行数据的分组以及分组后地组内运算! 对于数据的分组和分组运算主要是指groupby函数的应用,具体函数的规则如下: df[](指输出数据的结果属性名称).groupby([df[属性],df[属性])(指分类的属性,数据的限定定语,可以有多个).mean()(对于数据的计算方式--函数名称) 举例如下: print(df["评分"].groupby([df["地区"],df["类
-
python DataFrame数据分组统计groupby()函数的使用
目录 groupby()函数 1. groupby基本用法 1.1 一级分类_分组求和 1.2 二级分类_分组求和 1.3 对DataFrameGroupBy对象列名索引(对指定列统计计算) 2. 对分组数据进行迭代 2.1 对一级分类的DataFrameGroupBy对象进行遍历 2.2 对二级分类的DataFrameGroupBy对象进行遍历 3. agg()函数 3.1一般写法_对目标数据使用同一聚合函数 3.2 对不同列使用不同聚合函数 3.3 自定义函数写法 4. 通过 字典 和 Se
-
python自定义函数实现最大值的输出方法
python中内置的max()函数用来得到最大值,通过冒泡排序也可以. #!/usr/bin/python def getMax(arr): for i in range(0,len(arr)): for j in range(i+1,len(arr)): first=int(arr[i]) second=int(arr[j]) if first<second: arr[i]=arr[j] arr[j]=first print arr[0] arr1=[19,29,30,48] getMax(a
-
pandas获取groupby分组里最大值所在的行方法
pandas获取groupby分组里最大值所在的行方法 如下面这个DataFrame,按照Mt分组,取出Count最大的那行 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Sp':['a','b','c','d','e','f'], 'Mt':['s1', 's1', 's2','s2','s2','s3'], 'Value':[1,2,3,4,5,6], 'Count':[3,2,5,10,10,6]}) df Count Mt Sp Value 0 3 s1
-
Python Pandas实现数据分组求平均值并填充nan的示例
Python实现按某一列关键字分组,并计算各列的平均值,并用该值填充该分类该列的nan值. DataFrame数据格式 fillna方式实现 groupby方式实现 DataFrame数据格式 以下是数据存储形式: fillna方式实现 1.按照industryName1列,筛选出业绩 2.筛选出相同行业的Series 3.计算平均值mean,采用fillna函数填充 4.append到新DataFrame中 5.循环遍历行业名称,完成2,3,4步骤 factordatafillna = pd.
-
PostgreSQL聚合函数的分组排序使用示例
聚合函数 用于汇总的函数. COUNT COUNT,计算表中的行数(记录数). 计算全部数据的行数: SELECT COUNT(*) FROM Product; NULL之外的数据行数: SELECT COUNT(purchase_price) FROM Product; 结果如下图. 对于一个含NULL的表: 将列名作为参数,得到NULL之外的数据行数:将星号作为参数,得到所有数据的行数(包含NULL). SUM.AVG SUM.AVG函数只能对数值类型的列使用. SUM,求表中的数值列的数据
随机推荐
- 使用vbs获得外网ip并发送到邮箱里
- 批量升级局域网内的金山毒霸
- 用vbs实现的强制杀进程的脚本
- JS利用正则表达式实现简单的密码强弱判断实例
- IOS代码笔记之下拉菜单效果
- asp.net下一个账号不允许多个用户同时在线,重复登陆的代码
- jQuery常见面试题之DOM操作详析
- php导出word格式数据的代码实例
- 跟老齐学Python之模块的加载
- JSP基于dom解析xml实例详解
- C++ 数据结构之对称矩阵及稀疏矩阵的压缩存储
- ajax 的post方法实例(带循环)
- Convert Seconds To Hours
- 深入研究jQuery图片懒加载 lazyload.js使用方法
- 详解在Python程序中使用Cookie的教程
- 使用JavaScriptCore实现OC和JS交互详解
- jQuery 文本框模拟下拉列表效果
- js函数模拟显示桌面.scf程序示例
- npm国内镜像 安装失败的几种解决方案
- C#实现的json序列化和反序列化代码实例