GroupBy

GroupBy GroupBy調用返回的對象是:DataFrame.groupby (),Series.groupby ()等。

索引、迭代

GroupBy.get_group(名字)

構建DataFrame從集團提供的名字。

函數的應用

GroupBy.apply(* args func * * kwargs)	應用函數函數group-wise和組合在一起的結果。
GroupBy.transform(* args func * * kwargs)	應用函數column-by-column GroupBy對象。

以下方法隻提供DataFrameGroupBy對象。

DataFrameGroupBy.agg([func_or_funcs])	總軸指定使用一個或多個操作。
DataFrameGroupBy.aggregate([func_or_funcs])	總軸指定使用一個或多個操作。

計算/描述性統計

GroupBy.all([skipna])	返回True,如果所有的組中的值都是誠實的人,其他的錯誤的。
GroupBy.any()	返回True,如果組中的任何值都是真誠的,其他的錯誤的。
GroupBy.count()	計算組數,不含缺失值。
GroupBy.cumcount(【提升】)	每一項數量每組的長度從0 - 1。
GroupBy.cummax()	為每個組累積馬克斯。
GroupBy.cummin()	累積最小為每個組。
GroupBy.cumprod()	累計產品為每個組。
GroupBy.cumsum()	累計金額為每個組。
GroupBy.ewm([com、跨度、半衰期、α…))	返回一個ewm石斑魚,每組提供ewm功能。
GroupBy.filter(函數)	返回一個副本的DataFrame排除元素組不滿足布爾函數指定的標準。
GroupBy.first([numeric_only])	計算第一組值。
GroupBy.last([numeric_only])	計算最後一組值。
GroupBy.max([numeric_only])	計算最大集團的價值觀。
GroupBy.mean([numeric_only])	計算的組,除缺失值。
GroupBy.median([numeric_only、準確性)	計算值的組,除缺失值。
GroupBy.min([numeric_only])	計算最小值組。
GroupBy.rank([方法,提升])	在每組提供的值。
GroupBy.std([ddof])	計算標準偏差的團體,不含缺失值。
GroupBy.sum()	計算組值的總和
GroupBy.var([ddof])	計算方差的團體,不含缺失值。
GroupBy.nunique([dropna])	返回DataFrame與獨特的觀察每組每一列的數量。
GroupBy.size()	計算組大小。
GroupBy.diff([時間])	第一個離散元素的差異。
GroupBy.idxmax([skipna])	回報指數首次出現的最大要求軸組。
GroupBy.idxmin([skipna])	回報指數首次出現的最低要求軸組。
GroupBy.fillna([值,方法,軸,…))	填補NA / NaN值組。
GroupBy.bfill((限製))	的同義詞DataFrame.fillna ()與方法= ' bfill '。
GroupBy.ffill((限製))	的同義詞DataFrame.fillna ()與方法= ' ffill '。
GroupBy.head([n])	每組返回的第n行。
GroupBy.backfill((限製))	的同義詞DataFrame.fillna ()與方法= ' bfill '。
GroupBy.shift([時期,fill_value])	每組時間觀察轉變。
GroupBy.tail([n])	每組的最後n行返回。

以下方法隻提供DataFrameGroupBy對象。

DataFrameGroupBy.describe()

產生描述性統計,總結集中趨勢,分散和形狀數據集的分布、排除南值。

以下方法隻提供SeriesGroupBy對象。

SeriesGroupBy.nsmallest([n])	返回最小的n元素。
SeriesGroupBy.nlargest([n])	返回第一個n行命令列在降序排列組。
SeriesGroupBy.value_counts([排序,…)	計算組大小。
SeriesGroupBy.unique()	返回唯一的值組。

以前的

pyspark.pandas.window.ExponentialMoving.mean

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