grouby的深层次运用
时间: 2024-05-07 10:19:48 浏览: 22
groupby 是一个非常有用的函数,它能够将数据根据指定的键值进行分组,然后对每组数据进行相应的操作。除了最基本的使用方法外,groupby 还有很多深层次的运用,下面列举几个例子:
1. 多键分组
除了可以使用单个键值进行分组,groupby 还支持多个键值进行分组。例如:
```python
df.groupby(['key1', 'key2']).mean()
```
这样就能够按照 key1 和 key2 进行分组,并对每个分组求平均值。
2. 分组后的操作
groupby 函数分组后,可以对每个分组进行相应的操作,例如:
```python
df.groupby('key').apply(lambda x: x['value'].sum() / x['value2'].mean())
```
这里对每个分组求出 value 列的和除以 value2 列的均值,然后返回一个 Series。
3. 使用字典或函数进行分组
groupby 函数还支持使用字典或函数进行分组,例如:
```python
mapping = {'key1': 'group1', 'key2': 'group2', 'key3': 'group1', 'key4': 'group2'}
df.groupby(mapping).sum()
```
这里使用字典 mapping 将 key1 和 key3 分为一组,key2 和 key4 分为一组,并对每个分组求和。
4. 分组后的转换
groupby 函数还支持对每个分组进行转换,例如:
```python
df.groupby('key').transform(lambda x: (x - x.mean()) / x.std())
```
这里对每个分组进行标准化处理,即将每个值减去该分组的均值,然后除以该分组的标准差。
以上是 groupby 函数的一些深层次运用,可以帮助我们更好地处理数据。