Python Groupby 分组聚合，掌握数据分析利器

了解 Groupby 函数

GroupBy 函数的基本语法如下：

groupby(column_name)

其中，column_name 是您想要根据其进行分组的列名。

分组后，您可以在分组对象上应用各种聚合函数，如求和、求平均值、求最大值、求最小值等。例如：

df.groupby("column_name").sum()

这将对 df 数据框中的 column_name 列进行分组，并计算每组的和。

Groupby 函数的常见用法

GroupBy 函数可以用于各种数据分析任务，包括：

• 数据汇总： 将数据按特定列分组，并计算每个组的聚合值。
• 数据比较： 将数据按不同列分组，并比较不同组之间的聚合值。
• 数据过滤： 根据分组结果过滤数据。
• 数据透视表： 将数据按不同列分组，并创建透视表。

Groupby 函数的技巧和窍门

以下是使用 Groupby 函数的一些技巧和窍门：

• 使用多个列进行分组： Groupby 函数可以根据多个列进行分组。例如：

df.groupby(["column_name1", "column_name2"]).sum()

这将对 df 数据框中的 column_name1 和 column_name2 列进行分组，并计算每组的和。

• 使用聚合函数以外的函数： Groupby 函数除了聚合函数外，还可以使用其他函数。例如：

df.groupby("column_name").apply(lambda x: x.count())

这将对 df 数据框中的 column_name 列进行分组，并计算每组中值的个数。

• 使用 filter() 方法过滤数据： 您可以使用 filter() 方法过滤分组后的数据。例如：

df.groupby("column_name").filter(lambda x: x.mean() > 10)

这将对 df 数据框中的 column_name 列进行分组，并过滤出平均值大于 10 的组。

• 使用 transform() 方法转换数据： 您可以使用 transform() 方法转换分组后的数据。例如：

df.groupby("column_name").transform(lambda x: x.fillna(x.mean()))

这将对 df 数据框中的 column_name 列进行分组，并用每组的平均值填充缺失值。

总结

GroupBy 函数是 Python 中用于数据分析和处理的强大工具。通过掌握 Groupby 函数的使用方法和技巧，您可以轻松处理复杂的数据，并从中提取有价值的信息。