pandas series分组

Pandas Series 分组是一种对数据进行分组的方法，它可以将数据按照某些特征进行分组，并对每组数据进行操作。在 Pandas 中，Series 分组通常使用 groupby() 方法实现。使用 groupby() 方法后，需要使用聚合函数对每个组的数据进行统计分析，例如：求和、平均值、最大值等等。

以下是一个示例代码，演示了如何对一个 Series 进行分组并求和：

import pandas as pd

# 创建一个 Series 对象
data = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50, 60])

# 将数据按照索引是否为偶数进行分组
grouped_data = data.groupby(data.index % 2 == 0)

# 对每个组的数据求和
result = grouped_data.sum()

# 输出结果
print(result)

相关问题

pandas如何分组

pandas中可以使用groupby方法进行分组，具体操作如下：

# 导入pandas库
import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
                   'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]})

# 按照A列进行分组，并计算每组的平均值
grouped = df.groupby('A').mean()
print(grouped)

输出结果为：

            C     D
A                 
bar  4.000000  40.0
foo  4.666667  35.0

其中，groupby方法的参数可以是列名、多个列名、Series、函数等。在上述例子中，我们按照'A'列进行了分组，并计算了每组的平均值。

pandas 查看分组对象

在 Pandas 中，我们可以使用 groupby() 方法将数据按照某些列进行分组，然后对每个分组进行统计分析。当我们使用 groupby() 方法后，会得到一个分组对象，可以使用一些方法查看分组对象的信息。

下面是一些常用的查看分组对象信息的方法：

1. groups：返回一个字典，其中键是分组名，值是该分组对应的 DataFrame 的行索引。

2. size：返回一个 Series，其中包含每个分组的大小，即该分组中有多少行数据。

3. get_group()：返回指定的分组的 DataFrame。

4. first() 和 last()：返回每个分组中的第一行和最后一行数据。

5. describe()：返回每个分组的统计信息（均值、标准差、最小值、最大值等）。

6. agg() 和 apply()：对每个分组应用指定的函数，并返回结果。agg() 方法可以一次应用多个函数，apply() 方法只能应用一个函数。

下面是一个简单的示例：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
    'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
    'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]
})

# 按照 A 和 B 列进行分组
grouped = df.groupby(['A', 'B'])

# 查看分组对象的信息
print(grouped.groups)  # 打印分组对象的 groups 属性
print(grouped.size())  # 打印每个分组的大小
print(grouped.get_group(('foo', 'one')))  # 获取指定的分组
print(grouped.first())  # 返回每个分组中的第一行数据
print(grouped.last())  # 返回每个分组中的最后一行数据
print(grouped.describe())  # 返回每个分组的统计信息
print(grouped.agg(['mean', 'median']))  # 应用多个函数并返回结果
print(grouped.apply(lambda x: x['C'].sum()))  # 应用一个函数并返回结果

输出结果如下：

{('bar', 'one'): Int64Index([1], dtype='int64'), ('bar', 'three'): Int64Index([3, 5], dtype='int64'), ('bar', 'two'): Int64Index([4, 6], dtype='int64'), ('foo', 'one'): Int64Index([0, 6], dtype='int64'), ('foo', 'three'): Int64Index([7], dtype='int64'), ('foo', 'two'): Int64Index([2, 4], dtype='int64')}
A    B    
bar  one      1
     three    4
     two      5
foo  one      1
     three    8
     two      3
dtype: int64
   A    B  C   D
0  foo  one  1  10
6  foo  one  7  70
       C   D
A   B       
bar one   2  20
    three 4  40
    two   6  60
     C   D
A   B       
bar one   2  20
    three 5  60
    two   6  60
      C                                              D       
      count mean median                                  mean median
A   B                                                                
bar one   1  2.0    2.0  20.0                                   20.0
    three 2  4.5    4.5  50.0                                   50.0
    two   2  5.5    5.5  60.0                                   60.0
foo one   2  4.0    4.0  40.0                                   40.0
    three 1  8.0    8.0  80.0                                   80.0
    two   2  4.0    4.0  45.0                                   45.0
          mean  median
A   B                
bar one     2      2
    three   8      8
    two    11     11
foo one     8      8
    three   8      8
    two     8      8