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时间: 2024-03-26 19:41:58 浏览: 117

DataFrame.groupby()所见的各种用法详解

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`DataFrame.groupby()`是Pandas库中的一个核心方法，它允许我们根据数据的某些特性进行分组操作，从而方便地对数据进行聚合分析。在本文中，我们将深入探讨`groupby()`的各种用法，并通过示例代码来理解其功能。 `groupby()`函数的基本语法如下： ```python DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, **kwargs) ``` 1. `by`: 这个参数用于指定分组依据，可以是列名、函数、列表或映射。例如，如果我们想按照`Gender`列进行分组，我们可以设置`by='Gender'`。 2. `axis`: 默认值为0，表示沿着行进行分组；如果设置为1，则沿着列进行分组。 3. `level`: 如果数据具有多级索引，可以指定按哪个级别进行分组。 4. `as_index`: 默认为True，这意味着分组后的结果会将分组的列作为索引。设置为False时，分组列将作为普通列出现。 5. `sort`: 默认为True，表示在分组前对数据进行排序。设置为False可以避免排序。 6. `group_keys`: 如果为True，会在结果数据框中保留原始分组键作为额外列。 7. `squeeze`: 如果结果是单列数据，且`as_index=True`，则返回Series而不是DataFrame。在实际应用中，`groupby()`经常用于计算分组的统计指标，如平均值、总和等。以下是一些常见的使用场景： **1. 日常用法** - 单列分组：`df.groupby('Gender').mean()`计算各性别群体的平均值。 - 多列分组：`df.groupby(['Gender', 'name']).mean()`按照性别和姓名两列进行分组，计算每组的平均值。 - 对特定列求均值：`df.groupby(['Gender', 'name'])['income'].mean()`仅计算收入的平均值。 **2. 解决层级索引问题** - 当`as_index=False`时，`groupby().mean()`返回的结果不再以分组列作为索引，而是作为数据列。这样处理后的数据更便于与其他数据进行合并或比较。 **3. `groupby().apply()`中的层级索引问题** - 在使用`apply()`函数时，即使设置了`as_index=False`，结果仍然可能带有层级索引。这是因为`apply()`会保留原始索引结构。为了解决这个问题，我们可以使用`reset_index()`方法消除层级索引，将它们转化为普通列。例如： ```python df_apply = df.groupby(['Gender', 'name'], as_index=False).apply(lambda x: (x['income']-x['expenditure']).sum() / x['income'].sum()) df_apply = df_apply.reset_index() ``` 这段代码计算了每个分组的“存钱占比”。总结起来，`DataFrame.groupby()`是Pandas中处理数据分组的强大工具，它能够有效地帮助我们进行数据聚合和分析，无论是计算统计指标还是进行更复杂的自定义操作。理解并熟练掌握`groupby()`的用法对于数据分析工作至关重要。在实际应用中，应根据需求灵活选择参数设置，以便获得理想的结果。

这是因为 `apply` 方法默认只返回每个分组的结果的索引和值，并不会对结果进行渲染和展示。如果想要在 Jupyter Notebook 或者其他支持 HTML 渲染的环境中查看高亮标注的结果，可以在 `apply` 方法后面添加 `display` 函数进行渲染，例如： ``` display(test.groupby('size').apply(lambda x: x.style.highlight_between(subset=['size']))) ``` 这样就可以在 Jupyter Notebook 中显示高亮标注的结果了。如果在其他环境中使用，可能需要根据具体情况进行相应的渲染或输出操作。

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