pandas groupby

时间: 2023-09-01 16:08:14 浏览: 78

从零开始学Python AI开发系列63-数据统计分析篇1

在Python AI开发中，Pandas库是进行数据处理和分析的核心工具之一。在本节课程中，我们将聚焦于Pandas中的`groupby`方法，这是进行数据统计分析的重要功能。`groupby`允许我们将数据按照一个或多个列的值进行分组，从而可以对每个分组执行聚合操作，如求和、平均值、标准差等。让我们理解`groupby`的基本概念。假设我们有一个包含多条记录的数据集，每个记录都有一个唯一的ID。通过`groupby`，我们可以将具有相同ID的所有记录归为一组，然后对每组进行计算，例如计算每组的平均年龄或者总销售额。这在处理大量复杂数据时非常有用，因为它能帮助我们快速获取关键信息。在Jupyter Notebook中，我们通常会先导入Pandas库，并创建DataFrame对象。例如，我们可能有一个包含公司员工信息的DataFrame，其中包括ID、姓名、部门和工资等字段。下面的代码展示了如何创建一个简单的DataFrame： ```python import pandas as pd data = {'ID': [1, 1, 2, 2, 3, 3], 'Department': ['HR', 'HR', 'Sales', 'Sales', 'Tech', 'Tech'], 'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000, 90000, 100000]} df = pd.DataFrame(data) ``` 接下来，我们可以使用`groupby`方法对数据进行分组。例如，如果我们想按部门计算平均工资，可以这样操作： ```python grouped = df.groupby('Department')['Salary'].mean() ``` 这里，`'Department'`是我们依据其进行分组的列，`'Salary'`是我们要进行计算的列。`mean()`函数则表示我们希望计算每组的平均值。除了`mean()`，还有其他聚合函数可供选择，例如`sum()`, `count()`, `std()`, `min()`, `max()`等。例如，要计算每个部门的工资总和，我们可以使用`sum()`函数： ```python grouped_sum = df.groupby('Department')['Salary'].sum() ``` 此外，`groupby`还可以与其他函数结合使用，如`loc`，来实现更复杂的查询。例如，找出销售额最高的部门： ```python sales = df.groupby('Department')['Salary'].sum().sort_values(ascending=False).iloc[0] ``` `describe()`函数是一个非常实用的工具，它提供了一组默认的统计信息，包括计数、平均值、标准差、最小值、四分位数和最大值。这对于快速了解数据的概况非常有帮助： ```python df.groupby('Department')['Salary'].describe() ``` 通过这些例子，我们可以看到`groupby`在数据分析中的强大能力。它不仅能够帮助我们理解数据的分布，还能用于数据清洗、预处理和建模阶段，是Python数据科学中的基础操作之一。在后续的学习中，我们将进一步探索Pandas库，以及如何结合其他工具和方法进行更高级的数据分析。

“students.dat”的二进制文件中。在程序启动时，会从该文件中读取学生信息，然后Pandas groupby 是一种数据分组技术，它可以将数据集按照某个或多个字段进行分组在程序结束时再将信息保存到该文件中。如果该文件不存在，则会创建一个新的空文件。在文件，然后对每个分组进行聚合操作（如求和、平均值等），最后将结果合并成读写操作中，使用了C语言的文件操作函数，如fopen、fclose、fread和fwrite等。

阅读全文

pandas groupby

相关推荐

Python3数据分析：Pandas的GroupBy操作详解

Python groupby函数详解：从基础到高级应用

pandas group by

pandas groupby SAC

pandas group by count

pandas groupby transform

pandas groupby众数

pandas groupby用法

pandas groupby duplicated

pandas groupby 计数

pandas groupby apply

pandas groupby函数

Pandas 数据处理入门指南

Pandas 数据操作速查表

我的第一个C#小程序之简单音乐播放器1731655933.html

练习springboot1 项目 模拟高并发秒杀，实现基本的登录、查看商品列表、秒杀、下单等功能，简单实现了系统缓存、降级和限流

html常规学习.zip资源资料用户手册

ASP+ACCESS论坛的设计与实现(论文+源代码+开题报告)（源代码+论文+说明文档）.zip

HTML转PDF py脚本

最新推荐

我的第一个C#小程序之简单音乐播放器1731655933.html

练习springboot1 项目 模拟高并发秒杀，实现基本的登录、查看商品列表、秒杀、下单等功能，简单实现了系统缓存、降级和限流

html常规学习.zip资源资料用户手册

ASP+ACCESS论坛的设计与实现(论文+源代码+开题报告)（源代码+论文+说明文档）.zip

HTML转PDF py脚本

MATLAB实现小波阈值去噪：Visushrink硬软算法对比

管理建模和仿真的文件

【交互特征的影响】：分类问题中的深入探讨，如何正确应用交互特征

c语言从链式队列 中获取头部元素并返回其状态的函数怎么写

易语言实现画板图像缩放功能教程

练习springboot1 项目模拟高并发秒杀，实现基本的登录、查看商品列表、秒杀、下单等功能，简单实现了系统缓存、降级和限流

练习springboot1 项目模拟高并发秒杀，实现基本的登录、查看商品列表、秒杀、下单等功能，简单实现了系统缓存、降级和限流

c语言从链式队列中获取头部元素并返回其状态的函数怎么写