pd groupby 用法

`pd.groupby` 是 pandas 库中的一个函数，它可以实现按照指定的一列或多列对 DataFrame 进行分组，并对每个组进行聚合操作。其基本语法如下：

grouped = df.groupby(key)

其中，`df` 表示待分组的 DataFrame，`key` 表示用于分组的列名或列名列表。`grouped` 是一个 GroupBy 对象，可以对其进行一系列聚合操作，例如计算每个组的平均值、总和、数量等等。

常用的聚合函数包括：

- `mean()`：计算每个组的平均值。
- `sum()`：计算每个组的总和。
- `count()`：计算每个组的数量。
- `max()`：计算每个组的最大值。
- `min()`：计算每个组的最小值。

例如，可以按照某一列对 DataFrame 进行分组，并计算每个组的平均值：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
                   'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})
grouped = df.groupby('key')
result = grouped.mean()
print(result)

输出结果如下：

     value
key       
A      2.5
B      3.5
C      4.5

这里按照 `key` 列进行了分组，并计算了每个组的平均值。

相关问题

python pd groupby用法_DataFrame.groupby()所见的各种用法详解

`DataFrame.groupby()` 是 Pandas 中非常实用的一个函数，它能够对数据进行分组，然后对每个组进行操作，最后将结果合并。下面是一些常见的用法：

1. 按照某一列进行分组：

df.groupby('column_name')

2. 按照多列进行分组：

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

3. 对分组后的数据进行聚合操作：

df.groupby('column_name').mean() # 计算每组的平均值
df.groupby('column_name').sum() # 计算每组的和
df.groupby('column_name').count() # 计算每组的数量

4. 对分组后的数据进行过滤：

df.groupby('column_name').filter(lambda x: x['column_name'].mean() > 0) # 过滤出平均值大于0的组

5. 对分组后的数据进行转换：

df.groupby('column_name').transform(lambda x: x - x.mean()) # 对每组数据进行平均值的归一化处理

6. 对分组后的数据进行遍历：

for group_name, group_data in df.groupby('column_name'):
    print(group_name)
    print(group_data)

以上是 `DataFrame.groupby()` 的一些常见用法，希望能对你有所帮助。

pd groupby

Pandas的groupby函数是一个非常有用的函数，它允许我们按照某个列或多个列进行分组，并对每个分组进行统计或聚合操作。这个函数可以帮助我们更好地理解和分析数据。

其中，引用展示了如何使用groupby函数后跟unstack方法来变换输出的形状。这个方法可以将多层索引的数据框转换为单层索引的数据框。

引用展示了如何使用groupby函数来计算特定列在不同分组中的平均值。在这个例子中，我们可以通过将'Sex'列作为分组依据，然后计算'Age'列的平均值来得到男性和女性的平均年龄。

而引用展示了如何使用groupby函数来计算特定列在不同分组中的更多统计信息，包括计数、均值、标准差、最小值、25%分位数、中位数、75%分位数和最大值。在这个例子中，我们可以通过将'Sex'列作为分组依据，然后计算'Age'列的这些统计信息来了解男性和女性的年龄分布情况。

综上所述，Pandas的groupby函数可以帮助我们对数据进行灵活的分组和统计操作，从而更好地理解和分析数据。