pandas groupby 分组的操作

最新推荐文章于 2025-01-01 19:49:09 发布

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本文介绍了使用Pandas进行数据分组及统计的方法，包括求和、计数和计算平均值等常见操作，并通过实例展示了如何针对不同字段进行有效的数据分析。

groupby有点类似于sql，可以分组统计（和，平均值，计数）等等

1. 求和。这是根据name汇总求和，并且重新设立index

	data_groupby_app = data.groupby(['NAME']).sum().reset_index()

2. 计数

这句话将数个字段汇总，即不同关键字段的排列组合汇总，做计数功能

	all_num  = result_detail[['sn','i_factory','algVer','screen']].groupby(['i_factory','algVer','screen']).agg('count').reset_index()

3. 平均，与上同

    user_success_t = result_success.groupby(['home','hobby']).mean().reset_index()

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一文速学(十)-数据分析之Pandas数据分组操作方法详解+代码展示

master_hunter的博客

05-05

3942

前言 Pandas的基础数据结构Series和DataFrame。若是还不清楚的可以再去看看我之前的博客详细介绍这两种数据结构的处理方法：一文速学-数据分析之Pandas数据结构和基本操作代码一文速学-Pandas实现数值替换、排序、排名、插入和区间切片一些Pandas基础函数的使用方法： DataFrame行列表查询操作详解+代码实战一文速学-Pandas索引重塑实现长宽表数据转换 DataFrame多表合并拼接函数concat、merge参数详解+代码操作展示 Pand....

18-Pandas groupby分组操作

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640

在数据分析中，经常会遇到这样的情况：根据某一列（或多列）标签把数据划分为不同的组别，然后再对其进行数据分析。比如，某网站对注册用户的性别或者年龄等进行分组，从而研究出网站用户的画像（特点）。在 Pandas 中，要完成数据的分组操作，需要使用 groupby() 函数，它和 SQL 的GROUP BY操作非常相似。在划分出来的组（group）上应用一些统计函数，从而达到数据分析的目的，比如对分组数据进行聚合、转换，或者过滤。下面对 groupby() 函数的应用过程进行具体的讲解。

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01-13

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目录1.groupby分组1.1 分组的方式2.agg聚合2.1 dataframe.agg方法2.2 分组对象的agg方法 1.groupby分组通过groupby方法对series或者dataframe对象进行分组，该方法会返回一个分组对象。但是无法直接打印查看该分组对象的信息。 groupby的一个属性二个方法： groups：返回一个字典类型的对象，包含分组信息。 size()：返回...

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422

# coding: utf-8 # # 分组 # ## 对数据集合进行分类，然后方便对每一组的数据进行统计分析 # ## 分组运算过程：split（切割）——apply（应用）——combine（合并） # ## 切割：根据什么数据进行分组 # ## 应用：每一个分组后的数据怎么处理，怎么计算，指的是数据的处理过程 # ## 合并：将每一个分组计算后的结果合并起来，统一展示 import n...

Pandas groupby分组操作详解

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12-15

1946

在数据分析中，经常会遇到这样的情况：根据某一列（或多列）标签把数据划分为不同的组别，然后再对其进行数据分析。比如，某网站对注册用户的性别或者年龄等进行分组，从而研究出网站用户的画像（特点）。在Pandas 中，要完成数据的分组操作，需要使用 groupby() 函数，它和 SQL 的GROUP BY操作非常相似。在划分出来的组（group）上应用一些统计函数，从而达到数据分析的目的，比如对分组数据进行聚合、转换，或者过滤。

pandas获取groupby分组里最大值所在的行方法

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pandas获取groupby分组里最大值所在的行方法如下面这个DataFrame,按照Mt分组，取出Count最大的那行 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Sp':['a','b','c','d','e','f'], 'Mt':['s1', 's1', 's2','s2','s2','...

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`pandas groupby` 方法允许我们将数据按照一个或多个列的值进行分组，这样可以对每个分组执行聚合操作，如计算平均值、求和、计数等。在这个过程中，`groupby` 会返回一个 `GroupBy` 对象，我们可以进一步对这个对象...

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文本主要介绍了 pandas 中使用 groupby 分组的的一些相关知识点以及个人理解总结

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Atitit java js groupby 分组操作法目录 1. 分组操作得到的数据结构Map<String, List<> 1 1.1. 1.对集合按照单个属性分组 1 2. 2对集合按照多个属性分组 1 2.1. solution 1 多个属性拼接出一个组合属性 1 2.2. solution 3 嵌套调用Java8 groupby 3 3. Js的分...

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Pandas的分组操作与SQL语句的group by 基本相差不大，相互之间可以联想理解。在分组以后可以进行一下操作：聚合 agg()- 计算汇总统计转换转换transform()- 执行一些特定于组的操作过滤 - 过滤filter()- 在某些情况下丢弃数据 import pandas as pd import numpy as np data = { 'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'Devils', 'Kings', 'kings

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map算子功能所做映射 val rdd1: RDD[Int] = sc.parallelize(List(5,6,4,7,3,8,2,9,1,10)).map(_*2) flatMap算子 先map在压平，spark中没有flatten方法 val rdd2 = sc.parallelize(Array("a b c", "d e f", "h i j")) rdd2.flatMap(_.split(' ')).collect val rdd3 = sc.parallelize(List(List("

Pandas GroupBy 分组（分割-应用-组合）

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简介分组（group by）一般是指三个过程分割（Splitting）将数据按照某个标准分组应用（Applying）对每个分组分别使用函数组合（Combining）将结果组合成数据框 groupby对象 import pandas as ...

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本文讲解数据处理包Pandas，围绕分组及相关操作，包括查看分组信息、分组的执行过程和agg、filter、transform和apply函数的使用。

pandas groupby分组

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<think>嗯，用户想了解如何使用Pandas的groupby分组操作，以及常见用法。首先，我需要回忆一下Pandas中groupby的基本概念和步骤。根据引用[3]，groupby对象包含分组键、分组迭代器和分组操作。用户可能需要知道如何创建分组，然后应用聚合函数或者进行其他操作。首先，应该从基础的分组步骤开始。比如，导入数据，然后按某一列分组。比如使用df.groupby('列名')，然后可能需要对分组后的数据进行聚合，比如sum、mean等。引用[2]提到创建频率表，这可能涉及到分组后使用size或count方法。然后，可能需要讲解不同的分组方式，比如单列分组、多列分组，或者使用自定义函数分组。比如按性别分组，或者同时按性别和年龄分组。这部分需要示例代码，比如grouped = df.groupby(['gender', 'age_group'])，然后展示如何聚合。接下来是常见的聚合函数，比如sum、mean、max等。用户可能还需要知道如何同时应用多个聚合函数，使用agg方法，比如agg(['sum', 'mean'])。或者对不同的列应用不同的聚合，比如{'score': 'mean', 'income': 'sum'}。然后，引用[1]提到了apply方法，可能需要说明groupby后如何结合apply进行更复杂的操作。比如对每个分组进行标准化处理，或者自定义函数应用。例如，分组后对每个组的分数进行z-score标准化。此外，引用[3]还提到分组后的迭代，用户可以遍历分组对象获取每个组的名称和数据。这部分可以给出一个for循环的示例，比如for name, group in grouped:。还需要注意一些常见问题，比如分组后的索引处理，使用as_index参数，或者用reset_index()将分组键转换为列。比如grouped = df.groupby('gender', as_index=False).mean()。用户可能遇到的困难包括分组键的选择，处理多级索引，以及如何高效地进行分组聚合。可能需要提到性能优化，比如使用更高效的分组方法，或者避免在分组时复制数据。最后，生成相关问题的时候，需要覆盖用户可能进一步想了解的内容，比如分组后的过滤、转换，或者时间序列分组，以及性能优化技巧。比如如何使用filter方法筛选分组，或使用transform进行组内转换。</think>### 使用Pandas实现groupby分组及常见用法 #### 1. **基础分组操作** 分组操作的核心是`groupby()`方法，按指定列或条件将数据拆分为多个子集。例如，按`gender`列分组： ```python import pandas as pd # 示例数据 data = {'gender': ['M', 'F', 'M', 'F'], 'score': [85, 90, 78, 88], 'income': [5000, 6000, 5500, 6200]} df = pd.DataFrame(data) # 按gender分组 grouped = df.groupby('gender') ``` #### 2. **常见聚合操作** 分组后可通过聚合函数（如`sum`、`mean`、`max`）计算统计值： ```python # 计算每组的平均分和总收入 result = grouped.agg({'score': 'mean', 'income': 'sum'}) # 输出： # score income # gender # F 89.0 12200 # M 81.5 10500 ``` 引用[^2]中提到，`agg()`可同时应用多个函数，例如： ```python grouped['score'].agg(['mean', 'max', 'count']) ``` #### 3. **多列分组与多级索引** 可按多列组合分组，生成分层索引： ```python # 添加年龄组列 df['age_group'] = ['20-30', '30-40', '20-30', '30-40'] grouped_multi = df.groupby(['gender', 'age_group']) # 计算每组收入均值 grouped_multi['income'].mean() ``` #### 4. **分组后迭代与过滤** - **迭代访问分组**：可通过循环遍历每个分组： ```python for name, group in grouped: print(f"Group: {name}") print(group) ``` - **过滤数据**：使用`filter()`筛选满足条件的分组（如保留组内数据量>1的分组）： ```python filtered = grouped.filter(lambda x: len(x) > 1) ``` #### 5. **应用自定义函数** 结合`apply()`实现复杂操作，例如对每组数据标准化： ```python def z_score(group): return (group - group.mean()) / group.std() df['score_normalized'] = grouped['score'].apply(z_score) ``` 引用[^1]指出，`apply()`方法在数据分析中非常灵活，适用于非聚合场景。 #### 6. **分组统计与频率表** 生成频率表（某列值的分布统计）： ```python # 统计gender列的频数 frequency = df.groupby('gender').size() # 输出： # gender # F 2 # M 2 ``` #### 7. **分组键与索引控制** 分组后默认将分组列设为索引，可用`as_index=False`保留为普通列： ```python grouped = df.groupby('gender', as_index=False).mean() ``` ---