溫馨提示×
您好，登錄后才能下訂單哦！
點擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務條款》
您好，登錄后才能下訂單哦！
pandas中的DataFrame中可以根據某個屬性的同一值進行聚合分組，可以選單個屬性，也可以選多個屬性：
代碼示例：
import pandas as pd
A=pd.DataFrame([['Beijing',1.68,2300,'city','Yes'],['Tianjin',1.13,1293,'city','Yes'],['Shaanxi',20.56,3732,'Province','Yes'],['Hebei',18.77,7185,'Province','No'],['Qinghai',72,560,'Province','No']],columns=['Name','Area','Population','Administrative_level','Have 985'])
for name,group in A.groupby('Administrative_level'):
print(name)
print(group)
for name,group in A.groupby(['Administrative_level','Have 985']):
print(name)
print(group)
先產生一個dataframe，如表所示
| Name | Area | Population | Administrative_level | Have 985 |
| Beijing | 1.68 | 2300 | city | Yes |
| Tianjin | 1.13 | 1293 | city | Yes |
| Shaanxi | 20.56 | 3732 | Province | Yes |
| Hebei | 18.77 | 7185 | Province | No |
| Qinghai | 72 | 560 | Province | No |
先按照行政級別一個屬性劃分，再按照行政級別和是否有985高校兩個屬性劃分，結果如下：
總結
以上所述是小編給大家介紹的Python中的groupby分組功能的實例代碼，希望對大家有所幫助，如果大家有任何疑問請給我留言，小編會及時回復大家的。在此也非常感謝大家對億速云網站的支持！
免責聲明：本站發布的內容（圖片、視頻和文字）以原創、轉載和分享為主，文章觀點不代表本網站立場，如果涉及侵權請聯系站長郵箱：is@yisu.com進行舉報，并提供相關證據，一經查實，將立刻刪除涉嫌侵權內容。
