python的agg函数 python aggfunc

Python中range()函数的用法

Python range()函数可创建一个整数列表，一般用在for循环中。

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注意：Python3 range()返回的是一个可迭代对象，类型是对象，而不是列表类型，所以打印的时候不会打印列表。

函数语法：

range(start,stop[,step])

参数说明：

start：计数从start开始。默认是从0开始。例如range(5)等价于range(0,5);

stop：计数到stop结束，但不包括stop。例如：range(0,5)是[0,1,2,3,4]没有5;

step：步长，默认为1。例如：range(0,5)等价于range(0,5,1)。

实例：

range(10) # 从 0 开始到 9

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

range(1, 11) # 从 1 开始到 10

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

range(0, 30, 5) # 步长为 5

[0, 5, 10, 15, 20, 25]

range(0, 10, 3) # 步长为 3

[0, 3, 6, 9]

range(0, -10, -1) # 负数

[0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]

range(0)

[]

range(1, 0)

[]

以下是range在for中的使用，循环出runoob的每个字母：

x = 'runoob'

for i in range(len(x)) :

... print(x[i])

...

r

u

n

o

o

b

python中range()函数怎么用啊？

range()函数的用法如下：

（1）range(stop)

创建一个（0,stop)之间的整数序列，步长为1。

（2）range(start,stop)

创建一个（start,stop)之间的整数序列，步长为1。

（3）range(start,stop,step)

创建一个[start,stop)之间的整数序列，步长为step。

参数介绍：

start：表示从返回序列的起始编号，默认情况下从0开始。

stop：表示生成最多但不包括此数字的数字。

step：指的是序列中每个数字之间的差异，默认值为1。

range()是Python的内置函数，在用户需要执行特定次数的操作时使用它，表示循环的意思。内置函数range()可用于以列表的形式生成数字序列。在range()函数中最常见用法是使用for和while循环迭代序列类型（List，string等）。

简单的来说，range()函数允许用户在给定范围内生成一系列数字。根据用户传递给函数的参数数量，用户可以决定该系列数字的开始和结束位置以及一个数字与下一个数字之间的差异有多大。

Python分组

前言分组原理

核心：

1.不论分组键是数组、列表、字典、Series、函数，只要其与待分组变量的轴长度一致都可以传入groupby进行分组。

2.默认axis=0按行分组，可指定axis=1对列分组。

对数据进行分组操作的过程可以概括为：split-apply-combine三步：

1.按照键值（key）或者分组变量将数据分组。

2.对于每组应用我们的函数，这一步非常灵活，可以是python自带函数，可以是我们自己编写的函数。

3.将函数计算后的结果聚合。

1 分组模式及其对象

1.1 分组的一般模式

三个要素:分组依据、数据来源、操作及其返回结果

df.groupby(分组依据)[数据来源].使用操作

1.2 分组依据的本质

1.3Groupby 对象

通过 ngroups 属性，可以访问分为了多少组:

通过 groups 属性，可以返回从 组名映射到 组索引列表的字典:

当 size 作为 DataFrame 的属性时，返回的是表长乘以表宽的大小，但在 groupby 对象上表示统计每个组的 元素个数:

通过 get_group 方法可以直接获取所在组对应的行，此时必须知道组的具体名字:

1.4 分组的三大操作

分组的三大操作:聚合、变换和过滤

2.聚合函数

2.1内置聚合函数

包括如下函数: max/min/mean/median/count/all/any/idxmax/idxmin/mad/nunique/skew/quantile/sum/std/var/sem/size/prod

2.2agg 方法

【a】使用多个函数

当使用多个聚合函数时，需要用列表的形式把内置聚合函数的对应的字符串传入，先前提到的所有字符串都是合法的。

【b】对特定的列使用特定的聚合函数

对于方法和列的特殊对应，可以通过构造字典传入 agg 中实现，其中字典以列名为键，以聚合字符串或字符串列表为值。

【c】使用自定义函数

在 agg 中可以使用具体的自定义函数，需要注意传入函数的参数是之前数据源中的列，逐列进行计算

【d】聚合结果重命名 如果想要对结果进行重命名，只需要将上述函数的位置改写成元组，元组的第一个元素为新的名字，第二个位置为原来的函数，包括聚合字符串和自定义函数

3 变换和过滤

3.1 变换函数与 transform 方法

变 换 函 数 的 返 回 值 为 同 长 度 的 序 列， 最 常 用 的 内 置 变 换 函 数 是 累 计 函 数:cum- count/cumsum/cumprod/cummax/cummin ，它们的使用方式和聚合函数类似，只不过完成的是组内 累计操作。

3.2 组索引与过滤

过滤在分组中是对于组的过滤，而索引是对于行的过滤

组过滤作为行过滤的推广，指的是如果对一个组的全体所在行进行统计的结果返回 True 则会被保留，False 则该组会被过滤，最后把所有未被过滤的组其对应的所在行拼接起来作为 DataFrame 返回。

在 groupby 对象中，定义了 filter 方法进行组的筛选，其中自定义函数的输入参数为数据源构成的 DataFrame 本身，在之前例子中定义的 groupby 对象中，传入的就是 df[['Height', 'Weight']] ，因此所有表方法和属性 都可以在自定义函数中相应地使用，同时只需保证自定义函数的返回为布尔值即可。

4 跨列分组

4.1 apply 的引入

4.2 apply 的使用

在设计上，apply 的自定义函数传入参数与 filter 完全一致，只不过后者只允许返回布尔值

【a】标量情况:结果得到的是 Series ，索引与 agg 的结果一致

【b】Series 情况:得到的是 DataFrame ，行索引与标量情况一致，列索引为 Series 的索引

【c】DataFrame 情况:得到的是 DataFrame ，行索引最内层在每个组原先 agg 的结果索引上，再加一层返 回的 DataFrame 行索引，同时分组结果 DataFrame 的列索引和返回的 DataFrame 列索引一致

python--pandas分组聚合

groupby 方法是pandas中的分组方法，对数据框采用 groupby 方法后，返回的是 DataFrameGroupBy 对象，一般分组操作后会进行聚合操作。

对数据框按 A 列进行分组，产生分组数据框。分组数据框是可迭代对象，可以进行循环遍历，可以看出在循环中，每个元素的类型是元组，

元组的第一个元素是分组值，第二个元素是对应的分组数据框。

可以对分组后的数据框直接使用聚合方法 agg ，对分组数据框的每一列计算统计函数值。

可以根据数据框外的序列数据对数据框进行分组，需要注意 序列长度需要与数据框行数相同 。

可以根据数据框的多列对数据框进行分组。

根据 A , B 列进行分组，然后求和。

可以根据索引对数据框进行分组，需要设置 level 参数。

数据框只有一层索引，设置参数 level=0 。

当数据框索引有多层时，也可以根据需求设置 level 参数，完成分组聚合。

设置 level 参数，如需要根据第一层索引，即 id1 进行分组，可以设置 level=0 或 level='id1' 完成分组聚合。

分组后一般会进行聚合操作，用 agg 方法进行聚合。

对分组后数据框使用单个函数进行聚合，单个聚合函数会对每列进行计算，然后合并返回。聚合函数以字符串的形式传入。

可以对分组后的数据指定列进行分组聚合。需要注意 子列需要用[]包裹 。

聚合函数也可以传入自定义的匿名函数。

聚合函数可以是多个函数。聚合时，多个聚合函数会对每列进行计算，然后合并返回。聚合函数以列表的形式传入。

聚合返回后的数据列名有两层索引，第一层是聚合的列名，第二层是使用的聚合函数名。如果需要对返回的聚合函数名重命名，

需要在传参时，传入元组，第一个元素为聚合函数名，第二个元素为聚合函数。

同样，也可以传入匿名函数。

如果需要对不同的列进行不同的聚合计算，则需要传入字典的形式。

可以重命名聚合后的列名，注意 只能对一列传入一个聚合函数时有效 。

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