我应该什么时候在 pandas 中使用 “groupby”？

Pandas 中 Groupby 的使用场景详解

这段文字主要讲解了在 Pandas 中如何使用 groupby 函数，并详细阐述了其适用场景。

核心内容：

• groupby 函数的作用: 它允许你根据数据框中的某一列（例如 continent）对数据进行分组，并对每组数据进行分析。
• 使用场景: 当你想根据某个分类变量对数据进行分析时，例如：
• 计算每个洲的啤酒平均消费量: drinks.groupby('continent').beerservings.mean()
• 找出每个洲的啤酒最大和最小消费量: drinks.groupby('continent').beerservings.agg(['max', 'min'])
• groupby 的本质: 它相当于将数据框根据分类变量进行拆分，然后对每个子数据框进行操作（例如计算平均值、最大值等），最后将结果整合在一起。
• 判断是否使用 groupby 的技巧: 当你的问题可以以 对于每个... 的形式表达时，就可能需要使用 groupby 函数。

总结: groupby 函数是 Pandas 中非常强大的工具，它可以帮助你快速、方便地对数据进行分组分析，从而获得更有意义的洞察。

pandas 的“groupby”方法允许你将 DataFrame 分成多个组，对每个组独立地应用一个函数，然后将结果合并在一起。 这被称为“拆分-应用-合并”模式，是跨不同类别分析数据的强大工具。 在本视频中，我将解释何时应该使用 groupby，然后通过四个不同的示例演示其灵活性。