pd.DataFrame.groupby

`pd.DataFrame.groupby` 是 Pandas 库中用于对 DataFrame 进行分组的函数。它基于一个或多个键（可以是列名、函数或数组）将 DataFrame 拆分成多个组，并将每个组应用函数（如 sum、mean、count 等）进行聚合。使用 `groupby` 函数可以方便地进行数据的分析和探索。

例如，下面的代码将根据 "region" 列对 DataFrame 进行分组，并计算每个组中 "sales" 列的总和：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'region': ['East', 'West', 'North', 'South', 'East', 'West', 'North', 'South'],
    'sales': [100, 200, 150, 50, 120, 180, 80, 70],
    'profit': [10, 20, 15, 5, 12, 18, 8, 7]
})

grouped = df.groupby('region')
total_sales = grouped['sales'].sum()

print(total_sales)

输出结果为：

region
East     220
North    230
South    120
West     380
Name: sales, dtype: int64

这里分别计算了每个地区的销售总额。

相关问题

pd.dataframe.groupby.mean()

pd.dataframe.groupby.mean()是Pandas库中的一个函数，用于对数据进行分组并计算每组的平均值。具体来说，它将数据按照指定的列进行分组，然后对每个分组计算该列的平均值，并返回一个新的数据框，其中包含每个分组的平均值。这个函数在数据分析和统计中非常常用，可以帮助我们更好地理解数据的分布和趋势。

Pd.dataframe

Pandas DataFrame是Python中pandas库中的核心数据结构，它是一个二维表格型的数据结构，类似于电子表格或SQL表。DataFrame用于存储和处理表格数据，每列可以有不同的数据类型，包括数值、字符串、日期时间等。它具有丰富的功能，支持数据清洗、转换、分组、合并、筛选等多种操作。

以下是Pandas DataFrame的一些关键特性：

1. **列名**：每个列都有一个明确的名字，可以通过列名进行访问和操作。
2. **行索引** 和 **列索引**：默认情况下，每一行都有一个唯一的索引，而列则是按其名称进行索引。
3. **数据对齐**：当进行数学运算时，DataFrame会自动进行列对齐，确保相同列名的数据进行计算。
4. **分块存储**：对于大型数据集，DataFrame支持分块存储，提高内存效率。
5. **数据透视表**：可以轻松创建数据透视表进行复杂汇总和分析。

如果你想要使用Pandas DataFrame，你可以这样做：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [28, 35, 40],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# 访问数据
print(df['Name'])  # 输出：Name    Alice    Bob    Charlie
                       # Name
0     Alice
1       Bob
2  Charlie

# 操作数据
df.groupby('City').mean()  # 对City列进行分组并计算平均值