Pandas-分组:df.groupby()

发布网友 发布时间：2024-10-03 01:40

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热心网友 时间：2024-10-19 12:26

在Python的数据处理库pandas中，"df.groupby()"是一个核心功能，用于根据DataFrame对象中的列值进行分组。这个操作将数据按照指定的列或多列进行划分，相同的列值会合并成一个组，不同列值则分属不同组。执行分组后，我们会得到一个groupby对象，所有针对这个对象的操作，如计数、求平均值等，都会在每个组内独立进行。

分组的输出结果是键值对的形式，键是分组字段的值，值则是对应字段值下的子DataFrame。直接打印这个结果，只能看到数据类型，需要通过循环遍历查看具体组内数据。对于分组操作，有多种用法：

- 按一列分组：`df.groupby(column)`

- 按多列分组：`df.groupby([column1, column2])`

- 查看每组的统计信息：`df.groupby(column).describe()`，这会给出数值列的计数、平均值、方差等信息。

例如，你可以计算数值列的统计特性，如`count`（数量）、`mean`（平均值）、`std`（标准差）等，对于非数值列则不适用。`unstack()`函数可以将统计信息按列展开。

此外，还可以进行特定列的计数（离散值列的不重复值数量）、求和、成员数计算、均值、中位数、最大值、最小值、标准差、方差、二分位数，以及累计和等操作。对于数值列，这些操作是可行的，而非数值列则无此功能。

最后，`apply()`函数允许你在每组内应用自定义函数，`agg()`函数则可以一次性计算多个函数的结果，且不同列可以使用不同的函数。这为处理复杂统计需求提供了灵活性。

总的来说，`df.groupby()`是pandas中实现数据分析中分组操作的关键工具，通过它可以深入挖掘数据的内在结构，进行多维度的统计分析。

热心网友 时间：2024-10-19 12:26

在Python的数据处理库pandas中，"df.groupby()"是一个核心功能，用于根据DataFrame对象中的列值进行分组。这个操作将数据按照指定的列或多列进行划分，相同的列值会合并成一个组，不同列值则分属不同组。执行分组后，我们会得到一个groupby对象，所有针对这个对象的操作，如计数、求平均值等，都会在每个组内独立进行。

分组的输出结果是键值对的形式，键是分组字段的值，值则是对应字段值下的子DataFrame。直接打印这个结果，只能看到数据类型，需要通过循环遍历查看具体组内数据。对于分组操作，有多种用法：

- 按一列分组：`df.groupby(column)`

- 按多列分组：`df.groupby([column1, column2])`

- 查看每组的统计信息：`df.groupby(column).describe()`，这会给出数值列的计数、平均值、方差等信息。

例如，你可以计算数值列的统计特性，如`count`（数量）、`mean`（平均值）、`std`（标准差）等，对于非数值列则不适用。`unstack()`函数可以将统计信息按列展开。

此外，还可以进行特定列的计数（离散值列的不重复值数量）、求和、成员数计算、均值、中位数、最大值、最小值、标准差、方差、二分位数，以及累计和等操作。对于数值列，这些操作是可行的，而非数值列则无此功能。

最后，`apply()`函数允许你在每组内应用自定义函数，`agg()`函数则可以一次性计算多个函数的结果，且不同列可以使用不同的函数。这为处理复杂统计需求提供了灵活性。

总的来说，`df.groupby()`是pandas中实现数据分析中分组操作的关键工具，通过它可以深入挖掘数据的内在结构，进行多维度的统计分析。