pandas中怎么分组统计并验证
时间: 2024-12-17 08:53:13 浏览: 13
在Pandas库中,你可以使用groupby()
函数对数据集按一列或多列进行分组,并对每个组进行统计计算。这个功能非常强大,常用于数据分析和数据预处理。
例如,假设你有一个包含销售数据的数据框(DataFrame),你想按照产品类别('Category')和月份('Month')分组,然后计算每个分类每个月的销售额总和('Revenue'):
import pandas as pd
# 假设df是你的数据框
grouped_df = df.groupby(['Category', 'Month'])['Revenue'].sum()
在这个操作中,groupby()
返回一个GroupBy
对象,你可以继续使用.sum()
, .mean()
, .count()
, 等函数获取各种聚合统计数据。如果你想查看每个组的具体信息,可以使用.apply()
或.agg()
方法自定义函数进行复杂操作。
如果你需要验证分组后的结果是否符合预期,你可以比较实际结果与理论值,或者检查统计摘要是否合理。比如,确认各组销售额之和等于总销售额,或者检查是否有异常值或缺失值:
total_revenue = grouped_df.sum().sum() # 总销售额
assert total_revenue == df['Revenue'].sum(), "Sum of group revenues doesn't match the overall revenue"
# 或者检查特定组的信息
for category, monthly_data in grouped_df:
print(f"{category}: {monthly_data.describe()}") # 描述性统计分析
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