以此為例
一.groupby
| 引數名 | 接受 | 含義 | 默認 |
|---|---|---|---|
| by | List string mapping generator |
1.若為函式，則對索引進行計算并分組 2.若為字典/series，則將字典/series的值做為分組依據 3.若為Numpy陣列，則以陣列元素為分組依據 4.若為字串/字串串列，則以其所代表的欄位進行分組 |
無 |
| axis | Int | 表示操作軸向 | 0 |
| level | Int / 索引名 | 標簽所在級別 | None |
| as_index | Boolean | 聚合后的聚合標簽是否以DataFrame輸出 | Ture |
| group_keys | Boolean | 是否顯示標簽名稱 | Ture |
| squeeze | Boolean | 是否在允許的情況下對回傳資料降維 | False |
1.groupby轉化
DataFrame.groupby(by='列名')
示例
二.資料拆分
| 函式名 | 作用 | 示例 |
|---|---|---|
| count | 計算陣列數目 |  |
| head | 回傳每組前n個值 |  |
| mean | 回傳每個組的均值 |  |
| median | 回傳每個組的中位數 |  |
| cumcount | 對組成員進行標記 |  |
| size | 回傳每個組的大小 |  |
| max | 回傳每個組最大值 |  |
| min | 回傳每個組最小值 |  |
| std | 回傳每個組標準錯 |  |
| sum | 回傳每個組和 |  |
三.聚合
1.agg/aggregate
| 引數名稱 | 接收 | 意義 | 默認 |
|---|---|---|---|
| func | List/dict/function | 用于每行或每列 | 無 |
| axis | 0/1 | 0行1列 | 0 |
（1）具體聚合
agg({'列名':'數學函式' })
聚合內容重命名
agg({'列名':（'新列名','數學函式'） })
（2）同類聚合
agg({數學函式1,數學函式2,.....數學函式n})
2.apply
| 引數名稱 | 接收 | 意義 | 默認 |
|---|---|---|---|
| func | List/dict/function | 用于每行或每列 | 無 |
| axis | 0/1 | 0行1列 | 0 |
| Broadcast | Boolean | 是否廣播 | Flas |
| Raw | Boolean | 是否將ndarray穿給函式 | Flas |
| Reduce | Boolean/None | 回傳值格式 | None |
（1）同類聚合
apply(數學函式)
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