(pandas groupby用法) 详解pandas.DataFrame.groupby()（按列分组）函数使用方法使用 pandas.DataFrame.groupby() 函数全网首发(图文详解1)

(pandas groupby用法) 详解pandas.DataFrame.groupby()（按列分组）函数使用方法

pandas.DataFrame.groupby() 是一个非常强大的函数，它允许你根据一个或多个列的值将数据进行分组，并对每个分组执行聚合操作，比如求和、平均、最大值、最小值等。这在数据分析中非常常见，因为它能让你简单地对不同组的数据进行比较和计算。

以下是使用 pandas.DataFrame.groupby() 的一个详细的解释和实现流程：

1. 导入pandas库

首先，确保安装了pandas库。然后在你的python脚本或Jupyter Notebook中导入它。

import pandas as pd

2. 创建或加载DataFrame

你应该有一个pandas DataFrame，它是你要进行分组的数据。你可以创建一个DataFrame，或者从文件（如CSV）加载数据。

# 创建示例DataFrame
data = {
    'Class': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'A', 'B'],
    'Score': [90, 85, 88, 75, 95, 100, 85, 92]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 或者加载CSV文件
# df = pd.read_csv('path_to_your_file.csv')

3. 使用groupby()函数

调用 groupby() 函数并将要分组的列名作为参数传入。

# 按'Class'列对数据进行分组
grouped = df.groupby('Class')

4. 应用聚合函数

在分组后的对象上可以应用聚合函数，如 sum()、mean()、max()、min() 等。

# 对每个分组计算平均成绩
mean_scores = grouped['Score'].mean()
print(mean_scores)

说明

groupby对象是一个中间对象，它包含有关分组的信息，但直到你应用聚合函数之前，它实际上不会进行任何计算。
你可以同时按多个列进行分组，只需将列名作为列表传递即可。例如：df.groupby(['Class', 'Gender'])。
除了聚合函数，你还可以使用.apply()和传入自定义函数来对分组数据进行更复杂的操作。

完整的代码示例

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {
    'Class': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'A', 'B'],
    'Score': [90, 85, 88, 75, 95, 100, 85, 92]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按'Class'列对数据进行分组
grouped = df.groupby('Class')

# 对每个分组计算平均成绩
mean_scores = grouped['Score'].mean()

# 输出结果
print(mean_scores)

# 如果想将结果转换回DataFrame
mean_scores_df = mean_scores.reset_index()
print(mean_scores_df)

这段代码创建了一个DataFrame，按’Class’列对数据进行了分组，并计算了每个分组的平均分数。输出了平均分以及转换后的DataFrame格式的平均分数。你可以根据实际需求调整这个过程。
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