Python3 Pandas：数据累计与分组详解

在本文档中，我们将深入探讨Python编程语言中的Pandas库在数据分析中的关键功能——累计与分组。Pandas是用于数据处理和分析的强大工具，特别适用于大数据集的操作。本篇内容分为两个部分： **一、Pandas的简单累计功能** 首先，我们介绍了如何使用Pandas进行简单的累计操作。通过`Series`和`DataFrame`对象，我们可以计算一系列数值的总和（sum()）、平均值（mean()）、中位数（median()）、最小值（min()）和最大值（max()）。例如，我们创建了一个随机数序列`ser`，用`rng`生成一组浮点数，然后分别计算其各统计指标。对于`DataFrame`对象`df`，不仅有行级别的平均值，还可以按列计算平均值，以及通过`axis`参数指定计算方向。 **二、GroupBy：分割、应用和组合** 接下来，文档重点讲解了Pandas的GroupBy功能，它允许我们将数据集按照特定的列（key）进行分割，并在每个子组上执行聚合操作。GroupBy提供了强大的灵活性，可以执行多种操作，包括： 1. **分割、应用和组合**：将数据集分割成多个子集，对每个子集执行不同的函数，最后合并结果。 2. **GroupBy对象**：这是Pandas提供的核心工具，可以应用于DataFrame或Series，用于根据指定的键进行分组。 3. **累计、过滤、转换和应用**：除了基础的聚合，还可以进行累计（cumulative）操作，如计算每个子组内值的累加，或者在满足特定条件时进行过滤。 4. **设置分割的键**：确定如何划分数据，可以选择单列或多列作为分组依据。 以行星数据集`planets.csv`为例，我们展示了如何使用Pandas读取数据并进行预处理，包括计算缺失值后的描述性统计，以及利用GroupBy功能对行星数据进行更复杂的分析。 通过这篇文章，读者将掌握Pandas库在数据累计和分组处理中的核心操作技巧，这对于数据分析、数据清洗和报告生成等工作至关重要。理解并熟练运用这些功能，能够大大提高数据处理的效率和质量。