df.groupby()用法

df.groupby()是pandas中的一个函数，它可以将数据按照指定的列进行分组，并对每个分组进行聚合操作。常见的聚合操作包括求和、均值、最大值、最小值等。在使用groupby函数时，需要指定分组的列名，然后再指定需要进行聚合的列名和聚合函数。例如，可以使用groupby函数对一个数据框按照某一列进行分组，并计算另一列的均值。具体用法可以参考引用和引用中的示例代码。

相关问题

df.groupby用法

`df.groupby()` 是 Pandas 中一种分组数据的操作方法。它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一些聚合操作。

用法：

df.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, observed=False, **kwargs)

参数说明：

- `by`：用于分组的列名或列名列表。如果传入列名列表，则按照传入的列名列表的顺序分组。
- `axis`：分组的轴，默认为 `0`（按行分组），可以设置为 `1`（按列分组）。
- `level`：多层索引时，用于指定在哪一层进行分组。
- `as_index`：是否将分组的列作为索引，默认为 `True`。
- `sort`：是否按照分组的键值进行排序，默认为 `True`。
- `group_keys`：是否在结果中包含分组的键值，默认为 `True`。
- `squeeze`：是否将单列分组的结果转换为 Series，默认为 `False`。
- `observed`：针对分类变量，如果为 `True`，则只对观察到的分类变量进行分组，否则对所有可能的分类变量进行分组。

示例：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
    'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
    'D': [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3]
})

# 按照 A 列分组，并计算每组的均值
grouped = df.groupby('A').mean()

print(grouped)

输出结果：

            C    D
A                
bar  4.000000  5.333333
foo  4.666667  5.000000

以上代码将 DataFrame 按照 A 列进行分组，然后对每组的 C 和 D 列求均值。

df.groupby

df.groupby是一个pandas库中的函数，用于对数据进行分组操作。通过指定一个或多个列名，可以将数据按照这些列的值进行分组。然后可以对每个组进行各种统计计算。

引用\[1\]中给出了一个示例，通过groupby函数将数据按照'gender'列进行分组，并对每个组的数值列进行求和操作。可以使用groupby函数的sum方法来实现这个功能。

引用\[2\]中给出了另一个示例，通过groupby函数将数据按照'gender'列进行分组，并对每个组的'math'列进行均值计算。可以使用groupby函数的apply方法来实现这个功能。

引用\[3\]中给出了更多的示例，展示了如何对每个组进行均值计算、中位数计算等操作。

综上所述，df.groupby函数可以用于对数据进行分组，并对每个组进行各种统计计算，如求和、均值、中位数等。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【转】Pandas-分组：df.groupby()](https://blog.csdn.net/mjm891116/article/details/124615642)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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