pandas grouped

Pandas的groupby方法是数据分组和聚合的核心。groupby方法可以对数据进行分组，并在每个组上应用聚合函数。使用groupby方法可以将数据按照指定的列或行进行分组，然后对每个组进行聚合操作，例如求和、平均值等。groupby方法返回一个DataFrameGroupBy对象，可以在该对象上应用各种聚合函数，例如sum、mean、count等。此外，还可以使用transform方法在每个分组上应用一个函数，并将结果广播回原始数据框中的每个元素。

相关问题

import pandas as pd import seaborn as sns # 读取数据 df = pd.read_csv('sales_data.csv') # 按照企业和产品型号分组，计算平均售价和标准差 grouped = df.groupby(['企业', '产品型号'])['售价'].agg(['mean', 'std']) grouped = grouped.reset_index() # 计算售价的上下界 grouped['lower'] = grouped['mean'] - grouped['std'] grouped['upper'] = grouped['mean'] + grouped['std'] # 将售价分成若干个区间，并为每个区间指定一个颜色 n_colors = 5 colors = sns.color_palette('RdYlBu', n_colors) grouped['color'] = pd.cut(grouped['mean'], n_colors, labels=colors[::-1]) # 将每个产品型号的售价按照区间映射到对应的颜色，并绘制色阶图 heatmap_data = pd.pivot_table(grouped, values='mean', index='企业', columns='产品型号') cmap = sns.diverging_palette(220, 10, n=n_colors, as_cmap=True) sns.heatmap(heatmap_data, cmap=cmap, center=grouped['mean'].mean())数据源包含企业、产品型号、市、售价，需要绘制同一企业同一型号不同市售价色阶图

根据您提供的代码，您已经按照企业和产品型号分组，并计算了每个组的平均售价和标准差。接下来，您需要将每个组的售价按照区间映射到对应的颜色，并绘制色阶图，以展示同一企业同一型号不同市的售价差异。

您可以按照以下步骤进行处理：

1. 修改分组的代码，将每个企业、产品型号和市作为分组依据，计算每个组的平均售价。

grouped = df.groupby(['企业', '产品型号', '市'])['售价'].mean().reset_index()

2. 计算每个企业、产品型号和市的售价相对于该企业、产品型号组的平均售价的偏差，并根据偏差值将售价映射到对应的颜色。

grouped['mean'] = grouped.groupby(['企业', '产品型号'])['售价'].transform('mean')
grouped['std'] = grouped.groupby(['企业', '产品型号'])['售价'].transform('std')
grouped['diff'] = (grouped['售价'] - grouped['mean']) / grouped['std']
grouped['color'] = pd.cut(grouped['diff'], n_colors, labels=colors[::-1])

3. 将每个企业、产品型号和市的售价按照区间映射到对应的颜色，并绘制色阶图。

heatmap_data = pd.pivot_table(grouped, values='color', index=['企业', '市'], columns='产品型号', aggfunc='first')
sns.heatmap(heatmap_data, cmap=cmap, center=None)

这样，您就可以绘制同一企业同一型号不同市售价的色阶图了。

pandas 的pandas的用法

Pandas是一个强大的数据处理库，它允许用户轻松地对结构化数据进行清洗、操作和分析。它的核心有两个重要的数据结构：Series（一维带标签数组）和DataFrame（二维表格型数据结构，类似于电子表格）。以下是Pandas的一些基本用法：

1. **导入模块**：首先需要通过`import pandas as pd`语句导入pandas模块。

import pandas as pd

2. **创建Series**：可以使用字典或者列表创建Series。

   data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'], 'Age': [20, 21, 19]}
   s = pd.Series(data)

3. **创建DataFrame**：可以用字典、列表的列表，或者其他pandas数据结构初始化。

   df = pd.DataFrame(data)

4. **读取文件**：支持多种数据源，如CSV、Excel、SQL等。

   df = pd.read_csv('file.csv')

5. **数据清洗**：提供大量函数用于处理缺失值、重复值和异常值。

   df.dropna()  # 删除含有缺失值的行
   df.fillna(value)  # 填充缺失值

6. **数据筛选和分组**：

   df[df['Age'] > 20]  # 筛选年龄大于20的记录
   grouped = df.groupby('Name')  # 按名字分组

7. **数据分析和统计**：如计算描述性统计、聚合等。

   df.describe()  # 计算统计摘要
   df['Age'].mean()  # 年龄的平均值