以下是一个示例代码,用于按组计算描述性统计:
import pandas as pd
# 创建一个示例数据集
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按组计算描述性统计
group_stats = df.groupby('Group')['Value'].describe()
print(group_stats)
输出结果如下:
count mean std min 25% 50% 75% max
Group
A 2.0 1.5 0.707107 1.0 1.25 1.5 1.75 2.0
B 3.0 4.0 1.000000 3.0 3.50 4.0 4.50 5.0
C 1.0 6.0 NaN 6.0 6.00 6.0 6.00 6.0
这段代码首先创建了一个带有分组(Group)和数值(Value)的示例数据集(data)。然后,使用groupby
函数按组分组,并且选择要计算描述性统计的列(Value)。最后,使用describe
函数计算每个组的描述性统计,并将结果存储在group_stats
变量中。最终,通过打印group_stats
来查看结果。
上一篇:按组计算每行之后的行数
下一篇:按组计算某一列的特定值的数量