groupbypython用法

groupby是Python中一個(gè)非常有用的函數(shù)，它可以幫助我們對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組和聚合操作。在數(shù)據(jù)分析和處理中，經(jīng)常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，然后對(duì)每個(gè)組進(jìn)行一些計(jì)算或者統(tǒng)計(jì)。groupby函數(shù)正是為此而生，它可以根據(jù)指定的列對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，并對(duì)每個(gè)組進(jìn)行相應(yīng)的操作。

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**groupby函數(shù)的基本用法**

groupby函數(shù)的基本用法非常簡(jiǎn)單，只需要指定一個(gè)或多個(gè)列名作為分組的依據(jù)，然后再對(duì)每個(gè)組進(jìn)行相應(yīng)的操作。下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的例子，假設(shè)我們有一個(gè)包含學(xué)生姓名、科目和成績(jī)的數(shù)據(jù)集，我們想要按照科目對(duì)學(xué)生進(jìn)行分組，并計(jì)算每個(gè)科目的平均成績(jī)。

`python

import pandas as pd

# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集

data = {'姓名': ['張三', '李四', '王五', '趙六', '張三', '李四', '王五', '趙六'],

'科目': ['數(shù)學(xué)', '數(shù)學(xué)', '數(shù)學(xué)', '數(shù)學(xué)', '英語(yǔ)', '英語(yǔ)', '英語(yǔ)', '英語(yǔ)'],

'成績(jī)': [90, 85, 92, 88, 95, 90, 93, 89]}

df = pd.DataFrame(data)

# 按照科目分組，并計(jì)算平均成績(jī)

average_score = df.groupby('科目')['成績(jī)'].mean()

print(average_score)

運(yùn)行結(jié)果如下：

科目

數(shù)學(xué) 88.75

英語(yǔ) 91.75

Name: 成績(jī), dtype: float64

可以看到，我們成功地按照科目對(duì)學(xué)生進(jìn)行了分組，并計(jì)算了每個(gè)科目的平均成績(jī)。這個(gè)例子展示了groupby函數(shù)的基本用法，只需要指定分組的依據(jù)列和需要進(jìn)行操作的列即可。

**groupby函數(shù)的高級(jí)用法**

除了基本的分組和聚合操作，groupby函數(shù)還提供了一些高級(jí)的用法，可以更加靈活地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析。下面介紹一些常用的高級(jí)用法。

1. **多列分組**

除了可以按照單個(gè)列進(jìn)行分組外，groupby函數(shù)還支持按照多個(gè)列進(jìn)行分組。只需要在groupby函數(shù)中指定多個(gè)列名即可。例如，我們可以按照科目和姓名對(duì)學(xué)生進(jìn)行分組，并計(jì)算每個(gè)組的平均成績(jī)。

`python

average_score = df.groupby(['科目', '姓名'])['成績(jī)'].mean()

2. **自定義聚合函數(shù)**

除了內(nèi)置的聚合函數(shù)（如mean、sum等），groupby函數(shù)還支持自定義聚合函數(shù)。只需要定義一個(gè)函數(shù)，然后將其作為參數(shù)傳遞給groupby函數(shù)的agg方法即可。例如，我們可以定義一個(gè)函數(shù)，計(jì)算每個(gè)組的最高成績(jī)和最低成績(jī)。

`python

def custom_agg(x):

return {'最高成績(jī)': x.max(), '最低成績(jī)': x.min()}

result = df.groupby('科目')['成績(jī)'].agg(custom_agg)

3. **分組后的排序**

在分組后，我們可以對(duì)分組結(jié)果進(jìn)行排序，可以按照分組的鍵進(jìn)行排序，也可以按照聚合結(jié)果進(jìn)行排序。只需要在groupby函數(shù)后面調(diào)用sort_values方法即可。例如，我們可以按照科目的平均成績(jī)進(jìn)行排序。

`python

average_score = df.groupby('科目')['成績(jī)'].mean().sort_values(ascending=False)

4. **分組后的過(guò)濾**

有時(shí)候我們需要根據(jù)某些條件過(guò)濾分組后的結(jié)果，只需要在groupby函數(shù)后面調(diào)用filter方法，并傳入一個(gè)函數(shù)作為參數(shù)。這個(gè)函數(shù)的返回值應(yīng)該是一個(gè)布爾值，用于指示是否保留該組。例如，我們可以過(guò)濾出平均成績(jī)大于90的組。

`python

filtered_groups = df.groupby('科目').filter(lambda x: x['成績(jī)'].mean() 90)**groupby函數(shù)的相關(guān)問(wèn)答**>1. **Q: groupby函數(shù)返回的結(jié)果是什么類型的數(shù)據(jù)？**

A: groupby函數(shù)返回的結(jié)果是一個(gè)GroupBy對(duì)象，它是一個(gè)中間結(jié)果，可以進(jìn)行進(jìn)一步的操作，如聚合、過(guò)濾、排序等。

2. **Q: groupby函數(shù)是否可以對(duì)DataFrame的多個(gè)列進(jìn)行分組？**

A: 是的，groupby函數(shù)支持對(duì)DataFrame的多個(gè)列進(jìn)行分組，只需要在groupby函數(shù)中指定多個(gè)列名即可。

3. **Q: groupby函數(shù)是否支持自定義聚合函數(shù)？**

A: 是的，groupby函數(shù)支持自定義聚合函數(shù)，只需要定義一個(gè)函數(shù)，并將其作為參數(shù)傳遞給agg方法即可。

4. **Q: groupby函數(shù)是否支持分組后的排序？**

A: 是的，groupby函數(shù)支持分組后的排序，可以按照分組的鍵進(jìn)行排序，也可以按照聚合結(jié)果進(jìn)行排序。

5. **Q: groupby函數(shù)是否支持分組后的過(guò)濾？**

A: 是的，groupby函數(shù)支持分組后的過(guò)濾，可以根據(jù)某些條件過(guò)濾分組后的結(jié)果，只需要調(diào)用filter方法，并傳入一個(gè)函數(shù)作為參數(shù)。

通過(guò)以上的介紹，我們可以看到groupby函數(shù)在數(shù)據(jù)分析和處理中的重要性。它可以幫助我們輕松地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組和聚合操作，提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性。groupby函數(shù)還提供了一些高級(jí)的用法，可以根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行靈活的數(shù)據(jù)處理和分析。無(wú)論是初學(xué)者還是有經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)分析師，都應(yīng)該掌握groupby函數(shù)的用法，以便更好地應(yīng)對(duì)各種數(shù)據(jù)處理和分析任務(wù)。

文章題目：groupbypython用法
網(wǎng)站鏈接：http://www.muchs.cn/article5/dgpjooi.html

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