Python数据聚合的方法（python数据聚类）

Python数据聚合的方法（python数据聚类）

本文主要讲解Python中的数据聚合的函数，函数主要由两个：size（），count（）；

size 跟 count 的区别：

1、count()方法用于统计字符串里某个字符出现的次数。可选参数为在字符串搜索的开始与结束位置，size()函数主要是用来统计矩阵元素个数，或矩阵某一维上的元素个数的函数。

2、size 计数时包含 NaN 值，而 count 不包含 NaN 值 ；

#Python数据聚合的方法import numpy as npimport pandas as pd#数据聚合的方法有两个;size(),count();#定义矩阵df = pd.DataFrame({"Name":["Alice", "Bob", "Mallory", "Mallory", "Bob" , "Mallory"], "City":["Seattle", "Seattle", "Portland", "Seattle", "Seattle", "Portland"], "Val":[4,3,3,np.nan,np.nan,4]})s=df.groupby(["Name", "City"],as_index=False)['Val'].count()print(s)s1 = df.groupby(["Name", "City"])['Val'].size().reset_index(name='s')print(s1)

运行结果：

根据以上结果我们可以看到，count（）函数，对于val列为空的行没有展示。

其中：groupby函数主要的作用是进行数据的分组以及分组后地组内运算，在前文中已有描述！，用法如下：

df[](指输出数据的结果属性名称).groupby([df[属性],df[属性])(指分类的属性，数据的限定定语，可以有多个).mean()(对于数据的计算方式——函数名称)

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