Pandas GroupBy中的最大和最小日期 |
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Pandas GroupBy中的最大和最小日期
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Pandas GroupBy中的最大和最小日期
Pandas GroupBy是一个非常强大的函数。这个函数能够将一个数据集分割成各种组进行分析。 语法: dataframe.groupby([column names])除了groupby函数，我们还可以使用pandas库的agg()函数。Agg()函数对数据进行聚合，用于寻找数据集中的最小值、最大值、平均值、总和。 语法: dataframe.agg(dictionary with keys as column name) 步骤: Import module 创建或加载数据 在你想要的列上使用GroupBy函数 然后在Date列上使用agg()函数。 Display result使用中的DataFrame：
代码: import pandas as pd import numpy as np # Creating Dataframe dataset = {'Group': ['G-2', 'G-3', 'G-3', 'G-2', 'G-2', 'G-2', 'G-3', 'G-1', 'G-1', 'G-2'], 'Date': ['2019-11-04', '2020-05-17', '2020-12-12', '2019-10-15', '2019-01-31', '2019-02-13', '2020-12-25', '2018-06-01', '2018-07-15', '2019-09-14']} dataset = pd.DataFrame(dataset, columns=['Group', 'Date']) # using groupby() function on Group column df = dataset.groupby(['Group']) # using agg() function on Date column df2 = df.agg(Minimum_Date=('Date', np.min), Maximum_Date=('Date', np.max)) # Displaying result display(df2)输出:
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