讓df作為我們來(lái)自熊貓的測(cè)試數(shù)據(jù)框：import pandas as pd

import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar','foo', 'bar', 'foo', 'foo'],

'B' : ['one', 'one', 'two', 'three','two', 'two', 'one', 'three'],

'C' : np.random.randn(8),

'D' : np.random.randn(8)})

我現(xiàn)在要做的實(shí)際上是按列A分組，類似于：

^{pr2}$

那很好。現(xiàn)在，我不想使用sum()，而是要應(yīng)用一個(gè)自己的函數(shù)來(lái)高效地總結(jié)數(shù)據(jù)。在

R的等效值為：require(plyr); require(dplyr)

df = data.frame(A = c('foo', 'bar', 'foo', 'bar','foo', 'bar', 'foo', 'foo'),

B = c('one', 'one', 'two', 'three','two', 'two', 'one', 'three'),

C = rnorm(8),

D = rnorm(8))

例如，此函數(shù)名為myfun：myfun

然后：df %>%

group_by(A) %>%

summarise(result = myfun(C))

我希望問(wèn)題足夠清楚。非常感謝！在

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python分组函数_Python中如何按列分组和按自己的函数汇总的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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