Pandas数据分组分析揭秘：掌握分组运算，洞察数据奥秘

# 1. Pandas数据分组分析概述**

Pandas数据分组分析是一种强大的工具，它允许您根据数据中的特定列或列的组合对数据进行分组，并对每个组执行聚合操作。这对于从数据中提取有意义的见解和趋势非常有用。

Pandas提供了一组丰富的函数来支持数据分组分析，包括`groupby()`和`agg()`函数。`groupby()`函数用于将数据帧分组为组，而`agg()`函数用于对每个组执行聚合操作，例如求和、求平均值或求计数。

通过分组分析，您可以深入了解数据分布、识别模式和趋势，并发现数据中的潜在关系。这对于数据探索、数据预处理和机器学习等各种数据分析任务至关重要。

# 2. 分组运算的基础

### 2.1 分组函数

#### 2.1.1 groupby()函数

`groupby()`函数是分组运算的核心函数，它根据指定的分组键将数据分组，并返回一个GroupBy对象。GroupBy对象提供了各种方法来对分组后的数据进行操作。

**语法：**

df.groupby(by=column_name)

**参数：**

* `by`: 指定分组键的列名或列表。

**返回值：**

* GroupBy对象，包含分组后的数据。

**代码块：**

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['John', 'Jane', 'John', 'Jane'],
                   'age': [25, 23, 28, 26]})

# 根据name列分组
grouped = df.groupby('name')

**逻辑分析：**

`groupby()`函数将数据帧`df`根据`name`列分组，并返回一个GroupBy对象`grouped`。

#### 2.1.2 agg()函数

`agg()`函数用于对分组后的数据进行聚合操作，它可以应用多种聚合函数，如求和、求平均值、求计数等。

**语法：**

grouped.agg(aggregation_function)

**参数：**

* `aggregation_function`: 指定聚合函数，如`sum()`, `mean()`, `count()`等。

**返回值：**

* 聚合后的数据，包含指定聚合函数的结果。

**代码块：**

# 求name列中每个组的年龄平均值
grouped.agg({'age': 'mean'})

**逻辑分析：**

`agg()`函数对`grouped`对象中的`age`列应用`mean()`聚合函数，并返回一个新的数据帧，其中包含每个`name`组的平均年龄。

### 2.2 分组操作的应用

#### 2.2.1 求和、求平均值、求计数

分组运算最常见的应用是求和、求平均值和求计数。这些操作可以通过`agg()`函数中的相应聚合函数实现。

**代码块：**

# 求name列中每个组的年龄总和
grouped.agg({'age': 'sum'})

# 求name列中每个组的年龄平均值
grouped.agg({'age': 'mean'})

# 求name列中每个组的记录数
grouped.agg({'age': 'count'})

**逻辑分析：**

这些代码块使用`sum()`, `mean()`和`count()`聚合函数对`age`列进行分组运算，并返回相应的聚合结果。

#### 2.2.2 分组排序和过滤

除了聚合操作，分组运算还可以用于对分组后的数据进行排序和过滤。

**代码块：**

# 对name列中每个组的年龄进行升序排序
grouped.sort_values('age')

# 过滤出name列中年龄大于25的组
grouped.filter(lambda x: x['age'].mean() > 25)

**逻辑分析：**

`sort_values()`方法用于对分组后的数据进行排序，`filter()`方法用于根据指定条件过滤分组后的数据。

# 3.1 分组变换

#### 3.1.1 apply()函数

apply()函数允许对每个分组应用一个自定义函数。它将函数应用于分组中的每一行，并返回一个新的DataFrame，其中包含函数的输出。

import pand