pandas 中的groupby

Pandas 的 groupby 函数可以将数据按照指定的分组键进行分组。它将数据按照指定的列进行分组，并对每个组进行操作（如求和、平均值等）。这个函数可以通过设置 groupby() 函数的参数来实现多级分组。

相关问题

pandas中groupby

Pandas中的groupby方法可以将数据按照给定的列进行分组，并对每个分组执行聚合函数。下面是一个groupby的基本用法示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
    'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
})

# 按照Group列进行分组，并对每组的Value列求平均值
grouped = df.groupby('Group').mean()

print(grouped)

输出结果为：

       Value
Group       
A        1.5
B        3.5
C        5.5

可以看到，数据被按照Group列的值进行了分组，并对每个分组的Value列求了平均值。

groupby方法可以和许多聚合函数一起使用，例如sum、count、max、min等等。可以通过传入一个字典来指定对哪些列使用哪些聚合函数。例如：

# 对每个分组的Value列求和，并对每个分组的Size列求平均值
grouped = df.groupby('Group').agg({'Value': 'sum', 'Size': 'mean'})

print(grouped)

输出结果为：

       Value  Size
Group            
A          3   1.5
B          7   2.5
C         11   3.5

可以看到，对于每个分组，Value列的值被求和了，而Size列的值被求平均值了。

pandas中groupby用法

Groupby 是 pandas 中一个非常重要的函数，它可以根据指定的字段将数据集分组，然后可以对每组数据进行聚合汇总计算。它的用法很简单，只需要调用 df.groupby(field) 即可对指定的 field 字段进行分组，然后可以在其上进行聚合汇总计算。