pandas groupby用法

pandas的groupby()方法是按照指定的列名或函数进行分组的操作。它可以用于数据聚合、数据处理和数据分析等场景。

下面是groupby()的基本用法：

1. 按列名分组：

df.groupby('列名')

2. 按多个列名分组：

df.groupby(['列名1','列名2'])

3. 按函数分组：

df.groupby(func)

其中，func是一个函数，它的返回值将作为分组依据。

4. 分组后进行聚合操作：

df.groupby('列名').agg(聚合函数)

其中，聚合函数可以是sum、mean、median、max、min等统计函数。

5. 分组后进行数据转换操作：

df.groupby('列名').transform(函数)

其中，函数可以是lambda函数或其他自定义函数。

6. 分组后进行数据过滤操作：

df.groupby('列名').filter(函数)

其中，函数返回一个布尔值，用于过滤数据。

这些是pandas groupby的基本用法，希望能帮到你。

相关问题

pandas groupby 用法

pandas groupby 是一种按照某个或某些列分组的数据分析方法，用法如下：

1. 按照一列分组

grouped = df.groupby('column_name')

2. 按照多列分组

grouped = df.groupby(['column_name_1', 'column_name_2'])

3. 使用聚合函数对分组后的数据进行计算

grouped['column_name'].sum()
grouped['column_name'].mean()
grouped['column_name'].max()
grouped['column_name'].min()
grouped['column_name'].count()
grouped['column_name'].agg([np.sum, np.mean, np.max, np.min, np.count])  # 可以使用自定义函数

4. 使用 apply 方法对分组后的数据进行计算

grouped.apply(lambda x: x['column_name'].sum())
grouped.apply(lambda x: x['column_name'].mean())
grouped.apply(lambda x: x['column_name'].max())
grouped.apply(lambda x: x['column_name'].min())
grouped.apply(lambda x: x['column_name'].count())

5. 使用 transform 方法对分组后的数据进行计算

grouped['column_name'].transform(lambda x: x.sum())
grouped['column_name'].transform(lambda x: x.mean())
grouped['column_name'].transform(lambda x: x.max())
grouped['column_name'].transform(lambda x: x.min())
grouped['column_name'].transform(lambda x: x.count())

6. 使用 filter 方法对分组后的数据进行筛选

grouped.filter(lambda x: x['column_name'].sum() > 100)

pandas groupby用法 sum

pandas中的groupby方法可以用来对数据进行分组并进行聚合操作。其中，sum函数可以用于求和。

首先，我们需要创建一个DataFrame对象作为示例数据：

import pandas as pd

data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
        'D': [9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16]}

df = pd.DataFrame(data)

现在我们有一个包含'A'、'B'、'C'和'D'四列的DataFrame对象。我们可以使用groupby方法对'A'列进行分组，并使用sum函数对'C'和'D'列进行求和：

grouped = df.groupby('A').sum()

上述代码将根据'A'列对DataFrame进行分组，并对'C'和'D'列进行求和。结果将返回一个新的DataFrame对象，其中包含按照'A'列分组后，'C'和'D'列求和的结果。

你可以通过打印grouped来查看结果：

print(grouped)

输出结果为：

      C   D
A          
bar  12  36
foo  16  48

这样就完成了使用pandas的groupby方法和sum函数对数据进行分组和求和的操作。