嵌套JSON数据聚合与分组：掌握数据聚合和分组的技巧，快速获取数据洞察

# 1. 嵌套JSON数据聚合与分组简介

嵌套JSON数据聚合与分组是数据处理中重要的技术，用于从复杂嵌套的JSON数据中提取有意义的信息。聚合操作将多个数据值合并为单个值，例如求和或求平均值，而分组操作将数据按特定字段或条件进行分组。

嵌套JSON数据聚合与分组在各种领域都有广泛的应用，例如数据分析、机器学习和商业智能。通过聚合和分组嵌套JSON数据，可以提取有价值的见解、识别模式并做出明智的决策。

# 2. 数据聚合与分组的基础理论

### 2.1 数据聚合的概念和类型

数据聚合是一种将数据按特定规则汇总或合并的过程，从而生成更高级别的汇总信息。它可以帮助我们从大量数据中提取有意义的见解。数据聚合的常见类型包括：

#### 2.1.1 求和、求平均值、求最大值、求最小值

这些聚合函数用于计算一组值的总和、平均值、最大值和最小值。它们在统计分析和数据汇总中广泛使用。

# 求和
sum_values = df['column_name'].sum()

# 求平均值
avg_values = df['column_name'].mean()

# 求最大值
max_value = df['column_name'].max()

# 求最小值
min_value = df['column_name'].min()

#### 2.1.2 分组聚合

分组聚合将数据按一个或多个字段分组，然后对每个组应用聚合函数。这允许我们根据特定字段对数据进行细分并生成汇总信息。

# 按字段分组并求和
grouped_data = df.groupby('column_name').sum()

# 按多个字段分组并求平均值
grouped_data = df.groupby(['column_name1', 'column_name2']).mean()

### 2.2 数据分组的概念和类型

数据分组将数据按一个或多个字段划分成不同的组。它可以帮助我们识别数据中的模式和趋势。数据分组的常见类型包括：

#### 2.2.1 按字段分组

按字段分组将数据按一个字段的值进行分组。这允许我们根据该字段的值对数据进行细分。

# 按字段分组
grouped_data = df.groupby('column_name')

#### 2.2.2 多字段分组

多字段分组将数据按多个字段的值进行分组。这允许我们根据多个字段的组合对数