pandas重新设置列索引 python使用groupby之后怎么给分组之后的列名？

python使用groupby之后怎么给分组之后的列名？

Pandas提供灵活高效的分组功能，使您能够以自然的方式对数据集进行切片、切片和汇总。基于一个或多个键（可以是函数、数组或数据帧列名）拆分panda对象。计算组摘要统计信息，例如计数、平均值、标准差或用户定义的函数。对数据帧的列应用各种函数。应用组内变换或其他操作，例如归一化、线性回归、排序或子集选择。计算数据透视表或交叉表。分位数分析和其他分组分析。R 1。首先，让我们看一下以下非常简单的表格数据集（以数据帧的形式）：
123456789101112
Import panda as PD>>>；DF=pd.数据帧（{“key1”：[“a”，“a”，“b”，“b”，“a”]。。。“键2”：[“1”，“2”，“1”，“2”，“1”]。。。“数据1”：np.random.随机(5)，... “数据2”：np.random.随机（5） }）>> DF data1 data2 key1 key20-0.410673 0.519378 a One1-2.120793 0.199074 a two2 0.642216-0.143671 B one3 0.975133-0.592994 B two4-1.017495-0.530459 a one Grouped=DF[“data1”]。Groupby（DF[“key1”]>>>；grouped

pandas修改字段类型？

在数据帧中，根据一定的条件，我们可以得到满足要求的行元素的位置。

代码如下：

[Python]查看纯拷贝

DF=pd.数据帧（{“BoolCol”：[1，2，3，3，4]，“attr”：[22，33，22，44，66]}，

index=[10,20,30,40,50]）打印（df）

a=df[（df.BoolCol==3)&安培（数据框属性==22)]. 索引.tolist（）

打印（a）

DF如下所示。上面，通过选择“boolcol”值为3，“attr”值为22的行，我们可以得到该行在DF中的位置

注意：返回的位置是索引列表，根据索引的不同而不同。这很容易成为数组中的默认下标。

[python]查看纯拷贝

BoolCol attr

10 1 22

20 2 33

30 3 22

40 3 44

50 4 66

[30]

pandas.dataframe怎么把列变成索引？

1。首先，在资源管理器中复制PY文件的路径，按windows键+R，在run中输入CMD，回车打开命令行：

2。在命令行中，首先切换到PY文件的路径，然后输入“Python file name”。Py“”运行Python文件：

3。按enter键查看窗口中的PY文件是否开始运行。请注意，要在命令行上运行PY文件，请将python安装路径添加到环境变量path中，否则将报告错误并且找不到该命令。至此，用Python运行文件的操作已经完成

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