内置函数的数据聚合

实验环境

Python 3.6.1
Jupyter

实验内容
数据聚合函数的应用

代码部分

import numpy as np
import pandas as pd

1.创建六行五列的随机整数DataFrame对象，列索引为：A-E，行索引为：1,2，3,4,50,51整数范围1-8

df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(1,8,(6,5)),columns=list('ABCDE'),index=['1','2','3','4','50','51'])
df1

	A	B	C	D	E
1	5	3	3	6	1
2	4	2	2	5	5
3	4	1	3	3	6
4	6	6	6	4	3
50	5	5	7	4	2
51	5	7	1	5	5

2.按照A列分组，求出每一组的最小值

A = df1.groupby('A')
A

<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x000001EAD736E5E0>

for i in A:print(i)print('**************')

(4,    A  B  C  D  E
2  4  2  2  5  5
3  4  1  3  3  6)
**************
(5,     A  B  C  D  E
1   5  3  3  6  1
50  5  5  7  4  2
51  5  7  1  5  5)
**************
(6,    A  B  C  D  E
4  6  6  6  4  3)
**************

A.min(1)

	B	C	D	E
A
4	1	2	3	5
5	3	1	4	1
6	6	6	4	3

3.按照行索引的长度分组，求出每一组的最大值

a = df1.groupby(len)a

<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x000001EADA6624C0>

for i in a:    print(i)    print('********')

(1,    A  B  C  D  E1  5  3  3  6  12  4  2  2  5  53  4  1  3  3  64  6  6  6  4  3)********(2,     A  B  C  D  E50  5  5  7  4  251  5  7  1  5  5)********

a.max()

	A	B	C	D	E
1	6	6	6	6	6
2	5	7	7	5	5

4.按照列表[‘No1’,‘No2’,‘No2’,‘No1’,‘No1’]进行列分组，求出每一组的和

list1 = ['No1','No2','No2','No1','No1']list1

['No1', 'No2', 'No2', 'No1', 'No1']

b = df1.groupby(list1,axis=1)b

<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x000001EADA662DF0>

for i in b:    print(i)    print('**********************')

('No1',     A  D  E1   5  6  12   4  5  53   4  3  64   6  4  350  5  4  251  5  5  5)**********************('No2',     B  C1   3  32   2  23   1  34   6  650  5  751  7  1)**********************

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3.按照行索引的长度分组，求出每一组的最大值

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