df.groupby如何使用

df.groupby 可以用来对数据进行分组处理，常见用法如下：

1. 按照某一列进行分组：

df.groupby('col_name')

2. 按照多列进行分组：

df.groupby(['col1', 'col2'])

3. 对分组后的数据进行聚合操作，如求和、平均数、最大值等：

df.groupby('col_name').sum()

df.groupby(['col1', 'col2']).mean()

4. 对分组后的数据进行遍历：

for group_name, group_data in df.groupby('col_name'):
# 对 group_data 进行处理

相关问题

df.groupby 如何使用

`df.groupby()` 是 Pandas 中一个非常有用的函数，用于按照某些列对 DataFrame 进行分组，然后对每个分组应用相同的操作。

下面是一个示例：

假设有一个 DataFrame，其中包含三列 A、B 和 C：

import pandas as pd

data = {'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]}

df = pd.DataFrame(data)

现在我们想要按列 A 进行分组，并计算列 C 的均值。可以使用以下代码：

grouped = df.groupby('A')
result = grouped['C'].mean()
print(result)

输出结果如下：

A
bar    4.0
foo    4.5
Name: C, dtype: float64

这表示对于每个不同的 A 值，计算其对应的 C 列均值。

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]
[ .reference_list ]