总是和分组函数(groupby)一起出现,主要作用是做聚合运算,以及在分组基础上根据实际情况来自定义一些规则。
场景1:我们拿到了一份 4 位同学三次模拟考试的成绩,想知道每位同学历次模拟中 最好成绩和最差成绩分别是多少。
groupby 分组默认会把分组依据列(姓名)变成索引,这里用 reset_index 方法 重置或者取消姓名索引,
将它保留在列的位置,维持 DataFrame 格式,方便后续匹配。
筛选出每位同学的最低成绩:
两表按姓名合并:
总是和分组函数(groupby)一起出现,主要作用是做聚合运算,以及在分组基础上根据实际情况来自定义一些规则。
场景1:我们拿到了一份 4 位同学三次模拟考试的成绩,想知道每位同学历次模拟中 最好成绩和最差成绩分别是多少。
groupby 分组默认会把分组依据列(姓名)变成索引,这里用 reset_index 方法 重置或者取消姓名索引,
将它保留在列的位置,维持 DataFrame 格式,方便后续匹配。
筛选出每位同学的最低成绩:
两表按姓名合并:
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