pandas df.groupby
时间: 2023-10-22 22:10:27 浏览: 34
pandas中的`groupby`函数用于按照一个或多个列对数据进行分组。它在DataFrame对象上调用,然后可以应用其他聚合函数来处理每个组。
示例用法:
```python
grouped = df.groupby('column_name')
```
这将根据指定的列名对DataFrame进行分组,并返回一个`GroupBy`对象。你可以在这个对象上调用一些聚合函数,如`sum()`、`mean()`、`count()`等来计算每个组的统计量。
你还可以传递多个列名作为参数来进行多级分组:
```python
grouped = df.groupby(['column1', 'column2'])
```
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pandas.groupby
pandas.groupby 是 pandas 库中的一个方法,用于按照一列或多列的值对数据进行分组。通过指定分组依据,可以将数据拆分为多个组,并进行聚合、转换或其他操作。这个方法可以用于处理数据集中的统计、分析、汇总等需求。
例如,可以使用 `groupby` 方法按照某一列的值对数据进行分组,然后使用聚合函数(如求和、求平均值等)对每个组进行计算。另外,还可以对每个组应用其他自定义的函数进行处理。
以下是一个示例代码,演示了如何使用 `groupby` 方法进行分组和聚合操作:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000, 9000]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按照 'Name' 列进行分组,并计算每个组的平均工资
grouped = df.groupby('Name')
average_salary = grouped['Salary'].mean()
print(average_salary)
```
输出结果为:
```
Name
Alice 6500
Bob 7500
Charlie 7000
Name: Salary, dtype: int64
```
以上代码将数据按照 'Name' 列的值分成了三个组,并计算了每个组的平均工资。
df.groupby(
pandas中的groupby函数可以将数据按照指定的列进行分组,并对每组数据进行聚合操作,例如求和、求平均值等。通过groupby函数可以快速地实现数据分组和统计分析。
下面是一个示例代码:
```
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
'key': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
})
# 按照key列进行分组,并计算每组的平均值
grouped = df.groupby('key').mean()
print(grouped)
```
这段代码首先创建了一个包含key和value两列数据的DataFrame,然后按照key列进行分组,并计算每组的平均值。最后输出了分组后的结果。