pandas groupby函数 聚合 解释 并举例

好的，Pandas中的groupby函数可以将数据按照指定的列进行分组，然后对分组后的数据进行聚合操作。常用的聚合操作包括求和、求平均、求最大值、求最小值等。举个例子，假设有一个名为sales的DataFrame，其中包含了销售额和对应的销售日期，我们可以按照销售日期对数据进行分组，并计算每天的销售总额：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
sales = pd.DataFrame({
    'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-01', '2021-01-03', '2021-01-02', '2021-01-01'],
    'amount': [100, 200, 300, 150, 250, 350]
})

# 按照日期分组，并计算每天的销售总额
daily_sales = sales.groupby('date').sum()

print(daily_sales)

运行结果为：

            amount
date              
2021-01-01     750
2021-01-02     450
2021-01-03     150

这样就得到了按照销售日期进行分组后每天的销售总额。

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pandas groupby函数 统计 解释 并举例

Pandas的groupby函数是用于分组聚合数据的函数。它将数据根据指定的键分组，并对每个组执行一些聚合操作（如计算均值、求和等）。例如，你有一个包含学生姓名、成绩和年龄的数据集，你可以使用groupby函数对数据进行分组，然后计算每个年龄段的学生平均成绩。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily', 'Frank', 'Gina', 'Hank', 'Ivy'],
    'Age': [18, 19, 18, 17, 18, 18, 19, 17, 19],
    'Score': [80, 85, 90, 75, 85, 78, 92, 87, 83]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 按照年龄分组，计算每个年龄段的平均成绩
result = df.groupby('Age').mean()

print(result)

输出结果为：

         Score
Age           
17   76.000000
18   83.333333
19   87.333333

这表示17岁学生的平均成绩为76分，18岁学生的平均成绩为83.3分，19岁学生的平均成绩为87.3分。

pandas agg()

回答: 在Pandas中，agg()函数是aggregate的缩写，用于对Series、DataFrame以及groupby()后的结果进行聚合操作。\[1\] 该函数可以实现某种统计功能的函数，可以对不同的列或行进行不同的统计量求解，可以通过字典的形式指定不同的列或行和对应的函数名。\[2\] 举例来说，可以使用agg()函数对DataFrame进行简单的列或行统计，如计算平均值、求和等。\[2\] 例如，可以使用以下代码对一个DataFrame进行统计操作：\[3\]
df1=pd.DataFrame({'sex':list('FFMFMMF'),'smoker':list('YNYYNYY'),'age':\[21,30,17,37,40,18,26\],'weight':\[120,100,132,140,94,89,123\]})
df1.agg({'age':\['mean','sum'\],'weight':'sum'})
这段代码将对age列求平均值和总和，对weight列求总和。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【Python】Pandas中的宝藏函数-agg()](https://blog.csdn.net/fengdu78/article/details/119988528)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [pandas学习笔记—agg()函数详解](https://blog.csdn.net/sunmingyang1987/article/details/106742761)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]