Python - 使用 Numpy 在 Pandas 聚合中计算不同值
pythonserver side programmingprogramming更新于 2025/11/1 2:20:17
要计算不同值，请在 Pandas 中使用 nunique。我们将按列分组，并使用 Numpy sum() 查找 sun。
首先，导入所需的库 −
import pandas as pd import numpy as np
创建一个包含 3 列的 DataFrame。列中有重复值 −
dataFrame = pd.DataFrame(
{
&"Car": ['BMW', 'Audi', 'BMW', 'Lexus', 'Lexus'],"Place": ['Delhi','Bangalore','Delhi','Chandigarh','Chandigarh'],"Units": [100, 150, 50, 110, 90]
}
)
使用 nunique 在聚合 agg() 中对不同项进行计数。计算计数的总和，我们使用 numpy sum() −
dataFrame = dataFrame.groupby("Car").agg({"Units": np.sum, "Place": pd.Series.nunique})
示例
以下是代码 −
import pandas as pd
import numpy as np
dataFrame = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Audi', 'BMW', 'Lexus', 'Lexus'],"Place": ['Delhi','Bangalore','Delhi','Chandigarh','Chandigarh'],"Units": [100, 150, 50, 110, 90]
}
)
print"DataFrame ...\n",dataFrame
# 使用 nunique 进行聚合计数
dataFrame = dataFrame.groupby("Car").agg({"Units": np.sum, "Place": pd.Series.nunique})
print"\nUpdated DataFrame ...\n",dataFrame
输出
这将产生以下输出 −
DataFrame ... Car Place Units 0 BMW Delhi 100 1 Audi Bangalore 150 2 BMW Delhi 50 3 Lexus Chandigarh 110 4 Lexus Chandigarh 90 Updated DataFrame ... Units Place Car Audi 150 1 BMW 150 1 Lexus 200 1
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有用资源
python 参考教程 - 该教程包含有关 python 的更多信息:https://www.cainiaomax.com/python/
