(python groupby) 详解Pandas groupby分组操作 Pandas GroupBy 操作简介全网首发(图文详解1)

(python groupby) 详解Pandas groupby分组操作

Pandas的groupby分组是数据处理中非常常见的一种操作。通过groupby分组操作，我们可以将数据集按照一定的规则进行分组，然后对每个分组进行独立的操作。

下面我会详细地解释如何使用它，并给出一些示例代码。

假设我们有一份包含学生和他们的语数英成绩的数据，如下：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'John'],
        'Course': ['Chinese', 'Math', 'English', 'Math', 'Chinese'],
        'Score': [60, 85, 92, 80, 75]}
df = pd.DataFrame(data)

我们可以通过groupby分组，按照姓名将学生的成绩进行分组：

grouped = df.groupby('Name')

此时，grouped就是一个GroupBy对象，代表按照姓名进行分组后的数据。

我们可以对分组后的数据进行一些操作，比如取出每个学生的平均分：

average_scores = grouped.mean()
print(average_scores)

另外，我们也可以使用groupby进行多列分组，例如，我们可以同时按照姓名和课程进行分组：

grouped = df.groupby(['Name', 'Course'])

这时候，我们可以得到每个学生每门课程的平均分：

average_scores = grouped.mean()
print(average_scores)

以上就是Pandas groupby分组操作的详解以及一些实际使用的例子。希望对你有所帮助！
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