![零基础入门Python数据分析与机器学习](https://wfqqreader-1252317822.image.myqcloud.com/cover/147/44510147/b_44510147.jpg)
上QQ阅读APP看书,第一时间看更新
3.4.1 指定列数据统计
在介绍Pandas数据聚合之前,先创建一个关于不同地区商品退单量的数据集,示例代码如下:
![](https://epubservercos.yuewen.com/F4E5C2/23721471401889206/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P62_8460.jpg?sign=1739259069-EUV8a5y6iWIvkn1N2aIVZ8AbW7AeQqX6-0-d18f107848135cab60e86578b05ea91f)
运行上述代码,创建的数据集如下:
![](https://epubservercos.yuewen.com/F4E5C2/23721471401889206/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P62_8462.jpg?sign=1739259069-UYs6pHZ1We8rgu3O4KzRzAnidLzN9vBD-0-b0fd8e502bcee5a81a0eb349d352538e)
可以使用level参数选项指定在某列上进行数据统计,例如统计最近两年的平均退单量,示例代码和输出如下:
![](https://epubservercos.yuewen.com/F4E5C2/23721471401889206/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P63_8463.jpg?sign=1739259069-l7ufkJnxwHsbJYFV5GGxCON6Rhf0fQfG-0-2d412707aae7359007014036aeb9df5b)
level参数不仅可以使用列名称,还可以使用列索引号,例如统计不同地区的平均退单量,示例代码和输出如下:
![](https://epubservercos.yuewen.com/F4E5C2/23721471401889206/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P63_8465.jpg?sign=1739259069-mdEn3KGPwCmOEFblfWJ7XvdpBTY3ITic-0-cb56f98d203e4d85f0277f406ae9c5fc)
在介绍Pandas数据聚合之前,先创建一个关于不同地区商品退单量的数据集,示例代码如下:
运行上述代码,创建的数据集如下:
可以使用level参数选项指定在某列上进行数据统计,例如统计最近两年的平均退单量,示例代码和输出如下:
level参数不仅可以使用列名称,还可以使用列索引号,例如统计不同地区的平均退单量,示例代码和输出如下: