groupby聚合函数

时间: 2023-06-21 13:09:53 浏览: 69
groupby 是 pandas 中用于分组聚合数据的一个函数。它将数据按照指定的列进行分组,并且对每个分组进行聚合操作,例如求和、求平均数、计数等。 它的基本语法如下: ```python df.groupby(by=grouping_columns)[columns_to_show].function() ``` 其中,`by` 参数指定要分组的列,可以是单个列名,也可以是列名列表。`columns_to_show` 参数指定需要显示的列,可以是单个列名,也可以是列名列表。`function` 参数指定要对每个分组进行的聚合操作,例如 `sum()`、`mean()`、`count()` 等。 下面是一个简单的示例,假设有如下数据: ``` name gender age score Bob M 25 80 Alice F 27 90 Charlie M 30 70 David M 22 60 Eva F 35 85 Frank M 28 75 ``` 我们可以按照性别分组,并计算每个分组的平均年龄和平均分数: ```python import pandas as pd data = {'name': ['Bob', 'Alice', 'Charlie', 'David', 'Eva', 'Frank'], 'gender': ['M', 'F', 'M', 'M', 'F', 'M'], 'age': [25, 27, 30, 22, 35, 28], 'score': [80, 90, 70, 60, 85, 75]} df = pd.DataFrame(data) # 按性别分组,计算平均年龄和平均分数 result = df.groupby('gender')['age', 'score'].mean() print(result) ``` 输出结果为: ``` age score gender F 31.000000 87.5 M 28.333333 71.666667 ``` 可以看到,数据被按照性别分成两组,然后分别计算了每组的平均年龄和平均分数。

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