Pandas里groupby的应用

最新推荐文章于 2025-03-03 22:23:36 发布
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分类专栏： python、pandas学习 文章标签： pandas groupby
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本文深入探讨了Pandas库中的groupby功能，包括如何使用它进行数据分组、聚合和计算统计摘要。通过实例展示了如何按列进行分组，以及如何结合agg、apply和transform方法进一步处理数据。无论你是数据分析师还是数据科学家，了解并熟练掌握groupby都是提升数据分析效率的关键。

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Groupby是pandas用于数据分析一个强大的动能函数，很多对数据的清洗、转换、聚合都需要用到。
具体功能会一一介绍，博客也会慢慢更新。


groupby之后会是一个Goupby对象，实际上并没有进行任何计算，只是含有有关分组的中间数据而已，接下来可以对这些分组数据进行需要的计算。
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[Pandas]Groupby函数
m0_73598509的博客
10-05 387
要输出具体的结果详情可以用for循环读取（参考下文举例中的代码），其中每个分组结果中包含 分组名称（下文举例代码中：name）和分组记录（下文举例代码中：group）作用就是对DataFrame进行分组，可以单类分组，也可以多类分组。对DataFrame中的部分数据进行划分。
【Pandas】pandas Series groupby
weixin_39648905的博客
01-22 837
`pandas.Series.groupby` 是 Pandas 库中 `Series` 对象的一个方法，用于根据一个或多个键对 `Series` 进行分组。分组后可以对每个分组应用聚合、转换等操作。`groupby` 方法是数据分析中非常重要的工具，特别适用于需要按类别汇总或分析数据的场景。
pandas——groupby操作
阿极的博客
02-12 1万+
在数据分析中，我们往往需要在将数据拆分，在每一个特定的组里进行运算。as_index：在groupby中使用的键是否成为新的dataframe中的索引，默认as_index=True。sort：对groupby分组后新的dataframe中索引进行排序，sort=True为升序，我们通过一个或者多个分类变量将数据拆分，然后分别在拆分以后的数据上进行需要的计算。squeeze ：如果可能的话，减少返回类型的维数，否则返回一个一致的类型。pandas中的groupby提供了一个高效的数据的分组运算。
Pandas怎样实现groupby 分组统计
最新发布
m0_56276607的博客
03-03 395
2. 多个列groupby,查询所有数据列的统计。('A','B')成对变成了二级索引。group by :先对数据分组，然后在每个分组上应用聚合函数，转换函数。1，单个列groupby,查询所有数据列的统计。二，遍历groupby的结果理解执行流程。5. 不同列使用不同的聚合函数。一，分组使用聚合函数做数据统计。4. 查看单列的结果数据统计。三， 实例分组探索天气数据。3. 同时相看多种数据统计。1. 遍历单个列聚合的分组。2. 遍历多个列聚合的分组。# 方法1 ：预过滤。
【Python】进阶学习：pandas--groupby()用法详解
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
03-03 3995
🔥深入掌握pandas的groupby()！🚀 从基础到高级，一文读懂groupby的魔法！💡探索聚合运算、数据转换、过滤数据等高级用法，让你的数据处理更高效！🛠️更有实际案例应用，手把手教你如何运用groupby解决实际问题！💪最后，总结精华，助你轻松掌握groupby()的核心要点！#pandas #groupby #数据处理 #进阶学习 #数据分析
深入理解Pandas的groupby函数
一束尘光的技术分享
10-04 2万+
深入理解Pandas groupby
python利用pandas统计分析—groupby()函数的使用
sodaloveer的博客
08-31 1万+
介绍一下groupby的基本原理、对应的agg、transform和apply操作、groupby后的去重统计及重命名列名。
3.Pandas应用 GroupBy
10-21
测试数据
Pandas使用教程 - 数据分组与聚合 (groupby)
qq_42568323的博客
02-12 1479
除了使用内置的聚合函数外，我们还可以传入自定义函数来对每个组的数据进行处理。假设我们想计算每个部门工资的极差（最大值减去最小值），可以自定义一个 lambda 表达式或函数来实现。我们也可以定义一个函数，并传入agg()方法。salary_range_func = df.groupby("部门")["工资"].agg(calc_range)print("各部门工资极差（自定义函数）：")输出与上例相同。
pandas获取groupby分组里最大值所在的行方法
09-20
通过`groupby`对指定列进行分组后，可以应用一个函数，该函数接收每个分组作为一个单独的DataFrame。在这个函数内部，可以使用条件筛选来定位到计数列（Count）中值等于该组最大值的行。 第二种方法涉及到了pandas...
pandas之groupby函数
TSzero的博客
04-04 1万+
sql中的分组语句group by很重要，pandas中也有类似的分组函数，即groupby，本文就主要介绍下它的用法。
Pandas 模块-操纵数据(10)-数据分组 .groupby()
一分耕耘一分收获
12-19 5927
大家如果用过数据库，肯定对 group by 命令很熟悉，Pandas 的 .groupby() 函数作用和数据库中的 group by 非常相似。它会将 DataFrame 数据根据一定的规则进行分组，返回给用户一个 groupby 对象，这个对象包括了不同组的相关信息。
【Python】Pandas Groupby操作的25个示例
小哲的博客
03-24 1万+
首先，模拟生成10个样本数据： 在pandas中，实现分组操作的代码很简单，仅需一行代码，在这里，将上面的数据集按照字段进行划分： 这个生成的是啥呢？对data进行了groupby后发生了什么？ipython所返回的结果是其内存地址，并不利于直观地理解，为了看看group内部究竟是什么，这里把group转换成list的形式来看一看： 转换成列表的形式后，可以看到，列表由三个元组组成，每个元组中，第一个元素是组别（这里是按照company进行分组，所以最后分为了A,B,C），第二个元素的是对应组别下的Da
Pandas中groupby的这些用法
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Ch3nnn的博客
07-20 6万+
文章来源：小数志 作者：luanhz 01 如何理解pandas中的groupby操作 groupby是pandas中用于数据分析的一个重要功能，其功能与SQL中的分组操作类似，但功能却更为强大。理解groupby的原理可参考官网给出的解释： 其中： split：按照某一原则（groupby字段）进行拆分，相同属性分为一组 apply：对拆分后的各组执行相应的转换操作 combine：输出汇总转换后的各组结果 02 分组（split...
pandas 的groupby函数
stigin的博客
06-27 1144
从pandas的说明文档中大概可以理解到：一个完整的 groupby 过程可以包括：splitting， applying， transform 三部分。 groupby() 返回的是一个带划分信息的GroupBY对象，此时没有实施具体的切分等操作（如果后续的apply没有必要的话，会尽可能的不进行修改操作）。 例子： df.groupby( 'column1' )  将df按照 colum
pandas groupby函数
chenghui2006的专栏
03-23 5152
pandas的groupby函数一般会配合合计函数使用，比如，count、avg等等。 首先讲解几种模式，然后示例上场： 第一种：df.groupby(col)，返回一个按列进行分组的groupby对象； 第二种：df.groupby([col1,col2])，返回一个按多列进行分组的groupby对象； 第三种：df.groupby(col1)[col2]或者df[col2].grou...
pandas库之groupby方法
江西师范大学-20届-吴悠
11-18 545
pandas库之groupby方法 groupby就是对指定的索引进行分类 统计词频代码如下 首先对“交易地点”进行分类，之后的size()统计各类的出现次数，再sort_values进行降序排序 import pandas as pd import numpy as np text=pd.DataFrame(pd.read_csv("data.txt",sep=";",encoding=&
详解Pandas分组函数groupby
金戈鐡馬
03-17 5359
在数据分析时，经常需要将数据分成不同的群组，pandas中的groupby()函数可以完美地完成各种分组操作。 分组是根据DataFrame/Series的某个字段值，将该字段的值相等的行/列分到同一组中，每一个小组是一个新的DataFrame或Series。 groupby()也可以按DataFrame中的多个字段分组，当多个字段的值都相等时分到同一组。 groupby()经常与批处理函数apply()、聚合函数agg()等配合使用，实现对数据的多元处理。
Pandas库，groupby操作
weixin_39498935的博客
06-19 262
关于Pandas库，groupby操作，是非常常用的一个函数。主要功能是将数据通过分组，从而进行进一步的求和求均值等运算。
pandas rolling groupby
12-26
### 结合使用 `rolling` 和 `groupby` 在 Pandas 中，结合使用 `rolling` 和 `groupby` 可以实现在不同分组上的滚动窗口操作。这允许对每个分组应用滑动窗口分析，从而能够更细致地研究数据的趋势和模式。 对于想要执行基于特定条件或类别变量上的一系列滚动计算而言，这种组合非常有用。例如，在金融数据分析中，可能希望按股票代码或其他分类标准分别计算移动平均线；或者是在销售记录里按照地区划分后查看每周销售额的变化情况等场景下尤为适用[^2]。 具体来说，先通过 `groupby()` 方法依据某些键（如日期、ID 等）创建多个子集，再调用 `.rolling(window)` 来定义这些子集中每一个元素周围要纳入考量范围内的样本数量作为窗口宽度参数 window 的值。最后可继续链式调用来完成诸如求均值、总和之类的统计运算。 下面给出一段简单的 Python 代码示例展示如何利用 pandas 库里的这两个函数一起工作： ```python import pandas as pd # 创建一个包含时间序列和其他特征的数据框 data = { 'date': ['2023-01-%d' % i for i in range(1,8)] * 2, 'category': ['A','B'] * 7, 'value': [i*2 for i in range(14)] } df = pd.DataFrame(data) # 将字符串类型的 date 列转换为 datetime 类型以便后续处理 df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) # 设置索引为日期列方便之后的操作 df.set_index('date', inplace=True) # 使用 groupby 对 category 进行分组，并且在每组内做 rolling 计算 result_df = df.groupby('category')['value'].rolling(window=3).mean() print(result_df) ``` 此段程序会输出如下所示的结果表格，其中每一类别的 value 字段都进行了长度为 3 的滑动窗口取平均数的变换过程[^3]。
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