data.groupby()

data.groupby() 是 pandas 库中的一个函数，用于对数据进行分组操作。它接受一个或多个列名作为参数，并返回一个分组后的数据结构。在给定的列名上对数据进行分组后，可以对分组后的数据进行各种聚合操作，如计算均值、求和等。通过使用 groupby 函数可以更方便地进行数据分析和统计。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
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- *1* *2* *3* [python DataFrame数据分组统计groupby()函数，值得推荐](https://blog.csdn.net/m0_67621628/article/details/123568884)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

data.groupby.agg 合并数据

data.groupby.agg 是 pandas 中的一个函数，用于将数据按照指定的列进行分组，并对分组后的数据进行合并操作。

该函数的基本用法是：data.groupby(column).agg(function)

其中，column 表示要进行分组的列名，function 表示要对分组后的数据进行合并的操作。

例如，假设我们有一个包含学生姓名、科目和成绩的数据集，我们希望按照科目分组，并计算每个科目的平均成绩。可以使用如下代码实现：

data.groupby('科目').agg('平均成绩')

这样就会按照科目分组，并对每个分组求取平均成绩。返回的结果是一个包含每个科目和对应平均成绩的数据集。

此外，agg 函数还可以接收多个函数作为参数，用于对分组后的数据进行多种操作。例如，我们可以同时计算每个科目的平均成绩和总成绩：

data.groupby('科目').agg(['平均成绩', '总成绩'])

这样就会返回一个包含每个科目、平均成绩和总成绩的数据集。

总之，data.groupby.agg 函数是对数据进行分组和合并操作的一个非常有用的函数，能够帮助我们对数据进行更加灵活和高效的处理。

data.groupby(group_key).size()

data.groupby(group_key).size()是pandas中的一个函数，它的作用是将数据按照group_key进行分组，并统计每个分组中的元素数量。其中group_key是用于分组的列或列的名称。例如，我们有一个数据集data，其中包含了姓名和年龄两列，我们想要按照年龄分组并统计每个年龄段的人数，可以使用以下代码：data.groupby('年龄').size()，其中'年龄'是用于分组的列名。该函数返回一个Series对象，其中索引为分组的值，而值为每个分组中的元素数量。