pandas groupby之后如何再按行分类加总

时间: 2023-04-03 10:02:08 浏览: 165

从零开始学Python AI开发系列63-数据统计分析篇1

在Python AI开发中，Pandas库是进行数据处理和分析的核心工具之一。在本节课程中，我们将聚焦于Pandas中的`groupby`方法，这是进行数据统计分析的重要功能。`groupby`允许我们将数据按照一个或多个列的值进行分组，从而可以对每个分组执行聚合操作，如求和、平均值、标准差等。让我们理解`groupby`的基本概念。假设我们有一个包含多条记录的数据集，每个记录都有一个唯一的ID。通过`groupby`，我们可以将具有相同ID的所有记录归为一组，然后对每组进行计算，例如计算每组的平均年龄或者总销售额。这在处理大量复杂数据时非常有用，因为它能帮助我们快速获取关键信息。在Jupyter Notebook中，我们通常会先导入Pandas库，并创建DataFrame对象。例如，我们可能有一个包含公司员工信息的DataFrame，其中包括ID、姓名、部门和工资等字段。下面的代码展示了如何创建一个简单的DataFrame： ```python import pandas as pd data = {'ID': [1, 1, 2, 2, 3, 3], 'Department': ['HR', 'HR', 'Sales', 'Sales', 'Tech', 'Tech'], 'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000, 90000, 100000]} df = pd.DataFrame(data) ``` 接下来，我们可以使用`groupby`方法对数据进行分组。例如，如果我们想按部门计算平均工资，可以这样操作： ```python grouped = df.groupby('Department')['Salary'].mean() ``` 这里，`'Department'`是我们依据其进行分组的列，`'Salary'`是我们要进行计算的列。`mean()`函数则表示我们希望计算每组的平均值。除了`mean()`，还有其他聚合函数可供选择，例如`sum()`, `count()`, `std()`, `min()`, `max()`等。例如，要计算每个部门的工资总和，我们可以使用`sum()`函数： ```python grouped_sum = df.groupby('Department')['Salary'].sum() ``` 此外，`groupby`还可以与其他函数结合使用，如`loc`，来实现更复杂的查询。例如，找出销售额最高的部门： ```python sales = df.groupby('Department')['Salary'].sum().sort_values(ascending=False).iloc[0] ``` `describe()`函数是一个非常实用的工具，它提供了一组默认的统计信息，包括计数、平均值、标准差、最小值、四分位数和最大值。这对于快速了解数据的概况非常有帮助： ```python df.groupby('Department')['Salary'].describe() ``` 通过这些例子，我们可以看到`groupby`在数据分析中的强大能力。它不仅能够帮助我们理解数据的分布，还能用于数据清洗、预处理和建模阶段，是Python数据科学中的基础操作之一。在后续的学习中，我们将进一步探索Pandas库，以及如何结合其他工具和方法进行更高级的数据分析。

您可以使用groupby()函数对数据进行分组，然后使用agg()函数对每个组进行聚合操作。例如，如果您想按行分类加总，则可以使用sum()函数对每个组进行求和操作。具体实现方法如下： df.groupby(['列1', '列2']).agg({'列3': 'sum'}) 其中，'列1'和'列2'是您要按行分类的列，'列3'是您要加总的列。使用agg()函数对每个组进行聚合操作，'sum'表示对每个组进行求和操作。

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