Ejemplo 1: grupo de marcos de datos por varias columnas
grouped_multiple = df.groupby(['Team', 'Pos']).agg({'Age': ['mean', 'min', 'max']})
grouped_multiple.columns = ['age_mean', 'age_min', 'age_max']
grouped_multiple = grouped_multiple.reset_index()
print(grouped_multiple)
Ejemplo 2: dos grupos por pandas
In [8]: grouped = df.groupby('A')
In [9]: grouped = df.groupby(['A', 'B'])
Ejemplo 3: agrupar por 2 columnas pandas
In [11]: df.groupby(['col5', 'col2']).size()
Out[11]:
col5 col2
1 A 1
D 3
2 B 2
3 A 3
C 1
4 B 1
5 B 2
6 B 1
dtype: int64
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