按照函数进行分组

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.创建三行四列的随机整数DataFrame对象，整数范围1-6

df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(1,6,(3,4)))
df1

	0	1	2	3
0	2	4	1	3
1	4	1	5	3
2	2	5	4	5

2.将每一列的元素最大值一样的列分在一组

df1_g=df1.groupby(df1.max(),axis=1)
df1_g

<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x000001DBA0D021F0>

for i in df1_g:print(i)print('*********')

(4,    0
0  2
1  4
2  2)
*********
(5,    1  2  3
0  4  1  3
1  1  5  3
2  5  4  5)
*********

3.将每一行的元素最小值一样的行分在一起

df1_gr2=df1.groupby(df1.min())
df1_gr2

<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x000001DBA0D02970>

for i in df1_gr2:print(i)print('**********')

(1,    0  1  2  3
1  4  1  5  3
2  2  5  4  5)
**********
(2,    0  1  2  3
0  2  4  1  3)
**********

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NumpyPandas内置函数实现分组

按照函数进行分组

代码部分

1.创建三行四列的随机整数DataFrame对象，整数范围1-6

2.将每一列的元素最大值一样的列分在一组

3.将每一行的元素最小值一样的行分在一起

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