生成总和为1的值列表-是否在groupby中？

在groupby中，生成总和为1的值列表是可能的。groupby是一种数据操作，用于将数据集按照指定的列进行分组，并对每个组进行聚合操作。在这个过程中，可以使用各种聚合函数来计算每个组的总和、平均值、最大值、最小值等。

如果要生成总和为1的值列表，可以使用groupby来实现。首先，将数据集按照某个列进行分组，然后对每个组中的值进行归一化处理，使得每个组的值之和为1。具体的步骤如下：

使用groupby将数据集按照某个列进行分组，得到一个分组对象。
遍历分组对象，对每个组进行归一化处理。可以使用如下公式进行归一化：归一化后的值 = 原始值 / 组内值之和。
将归一化后的值列表保存起来，即可得到生成总和为1的值列表。

这种生成总和为1的值列表在某些场景下非常有用，比如在概率计算、权重分配等方面。通过将数据进行归一化处理，可以保证每个组的值之和为1，从而更好地进行后续的计算和分析。

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25个例子学会Pandas Groupby 操作（附代码）

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大家好，我是俊欣~ groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。...这25个示例中还包含了一些不太常用但在各种任务中都能派上用场的操作。这里使用的数据集是随机生成的，我们把它当作一个销售的数据集。...sales.groupby("store")["stock_qty"].agg(["mean", "max"]) output 4、对聚合结果进行命名在前面的两个示例中，聚合列表示什么还不清楚。...Daisy","PG1")) daisy_pg1.head() output 21、rank函数 rank函数用于根据给定列中的值为行分配秩。...在本文中所做的示例涵盖了groupby功能的大多数用例，希望对你有所帮助。

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25个例子学会Pandas Groupby 操作

groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。...这25个示例中还包含了一些不太常用但在各种任务中都能派上用场的操作。这里使用的数据集是随机生成的，我们把它当作一个销售的数据集。...sales.groupby("store")["stock_qty"].agg(["mean", "max"]) 4、对聚合结果进行命名在前面的两个示例中，聚合列表示什么还不清楚。...sales_sorted.groupby("store").nth(-2) 14、唯一值 unique函数可用于查找每组中唯一的值。...("Daisy","PG1") ) daisy_pg1.head() 21、rank函数 rank函数用于根据给定列中的值为行分配秩。

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初学者的10种Python技巧

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