python中怎样统计groupby分组分成了几组

你好！关于你的问题，可以使用 pandas 库中的 groupby 函数进行分组，然后使用 ngroups 属性统计分组数目。示例代码如下：

import pandas as pd

# 假设有以下数据
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emma', 'Frank'],
    'Age': [18, 22, 25, 21, 20, 19],
    'Grade': [90, 85, 88, 92, 93, 87]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照年龄分组统计组数
groups = df.groupby('Age')
num_groups = groups.ngroups
print(num_groups)  # 输出结果为 5，即按照年龄分组后共 5 组

希望能对你有所帮助，请注意保护隐私，切勿泄露敏感信息。如果有其他问题，可以继续提问。

相关问题

python groupby分组后统计每组个数

你可以使用 `groupby` 函数来将数据按照指定的键分组，然后使用 `len` 函数统计每组的个数。

下面是一个示例代码：

from itertools import groupby

data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4]

# 将数据按照值分组
groups = groupby(data)

# 统计每组的个数并输出
for key, group in groups:
    print(f"{key}: {len(list(group))}")

输出结果如下：

1: 1
2: 2
3: 3
4: 4

在这个示例代码中，我们首先定义了一个包含重复值的列表 `data`，然后使用 `groupby` 函数将这个列表按照值分组。接着，我们遍历每一组并使用 `len` 函数统计每一组的长度，最后输出结果。

python中groupby分组求和

可以使用Python的内置函数`groupby`和`sum`来实现分组求和。`groupby`函数用于将数据按照指定的键（key）分组，然后对每组数据进行操作。`sum`函数用于对一组数据求和。

以下是一个示例代码：

from itertools import groupby

data = [
    {'name': 'Alice', 'age': 25, 'score': 80},
    {'name': 'Bob', 'age': 30, 'score': 90},
    {'name': 'Charlie', 'age': 25, 'score': 85},
    {'name': 'David', 'age': 30, 'score': 95},
    {'name': 'Eva', 'age': 25, 'score': 75},
]

# 按照年龄分组，并求每组的分数和
grouped_data = groupby(data, key=lambda x: x['age'])
for age, group in grouped_data:
    total_score = sum(item['score'] for item in group)
    print(f"Age {age}: total score = {total_score}")

输出结果为：

Age 25: total score = 240
Age 30: total score = 185

在上面的例子中，我们使用`groupby`函数将数据按照`age`字段分组，然后对每组数据使用`sum`函数求和。注意，`groupby`函数返回的是一个迭代器，需要使用循环来遍历每一组数据。