Python pandas分组计算详解

"Numpy&Pandas - 分组计算教程" 在数据分析中，分组计算是一项非常重要的操作，它允许我们对数据集按照特定的规则进行分割，并对每个分组执行不同的计算，最后再将结果整合在一起。在Python的Pandas库中，分组计算主要涉及三个步骤：拆分、应用和合并。 1. **拆分**: 这一步是根据数据中的某些列（通常是分类变量）来创建分组。例如，在给定的示例中，`df` 数据帧有两个分类列 'key1' 和 'key2'，可以用来创建分组。拆分操作会根据这些列的值将数据划分为多个子集。 2. **应用**: 应用阶段是在每个分组上执行具体的计算。这可以包括统计计算，如平均值、总和、中位数等，也可以是自定义函数。在示例中，使用 `groupby()` 函数对 'data1' 列进行分组，并计算其平均值。 3. **合并**: 最后，将每个分组的计算结果整合回一个数据结构，通常是DataFrame或Series。在Pandas中，`groupby()` 操作返回一个GroupBy对象，可以进一步调用聚合函数（如 `mean()`、`sum()` 等）来完成这个过程。 以下是一些分组计算的实例： - 对Series进行分组：通过 `df['data1'].groupby(df['key1'])`，可以根据 'key1' 的值对 'data1' Series 进行分组，并计算平均值。 - 对DataFrame进行分组：`df.groupby('key1').mean()` 将按 'key1' 分组并计算所有数值列的平均值。 - 多级分组：`df.groupby(['key1', 'key2']).mean()` 先按 'key1' 分组，再按 'key2' 分组，对 'data1' 计算平均值。 - 计算分组大小：`df.groupby(['key1', 'key2']).size()` 返回每个分组的元素数量。 - 迭代分组：通过 `for name, group in df.groupby('key1')` 或 `for name, group in df.groupby(['key1', 'key2'])`，可以遍历每个分组，获取其名称和内容。 - 转化为字典：`dict(list(df.groupby('key1')))` 可以将分组结果转换成字典形式，便于处理。 理解并熟练掌握分组计算对于有效地处理和分析数据至关重要，特别是在数据科学和数据分析领域。Pandas的 `groupby()` 功能提供了强大的工具，能够处理复杂的数据操作，为后续的数据分析和可视化奠定基础。