使用pandas的groupby函数和agg函数计算每个分组的多个统计指标并自定义计算指标的名称

最新推荐文章于 2023-11-16 10:40:07 发布
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本文介绍了如何利用pandas的groupby和agg函数对数据进行分组统计，包括计算每个分组的平均值、中位数、最大值、最小值等，并展示了如何自定义计算指标的名称。示例中，通过销售员和月份的分组，计算了总销售额、平均销售额、最大和最小销售额，并展示了使用lambda表达式计算75%分位数的方法。

使用pandas的groupby函数和agg函数计算每个分组的多个统计指标并自定义计算指标的名称

在数据分析中，我们经常需要对数据进行分组统计，例如求每个月的平均值、中位数、最大值等。pandas提供了很多方便的函数来实现这些操作，其中包括groupby函数和agg函数。

groupby函数可以根据某一列或多列对数据进行分组，然后对每个分组应用某个聚合操作，例如求和、平均值、中位数、最大值等。agg函数则可以对每个分组应用多个聚合操作，并将结果存储为一个数据框。

下面我们使用一个示例数据集来说明如何使用groupby函数和agg函数计算每个分组的多个统计指标并自定义计算指标的名称。

首先，我们需要导入pandas库并读取示例数据集：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('sales_data.csv')

数据集包含了每位销售员每天的销售额和销售数量

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