Pandas中Groupby分组操作，22个案例，59张图详解 | 图解Pandas-图文第11篇

最新推荐文章于 2024-02-03 19:37:43 发布
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本文是《图解Pandas》系列的第11篇，详细讲解了Pandas的Groupby分组操作。通过10期视频和丰富的图表，介绍了从基础操作到高级应用，如统计函数、列选择、多重索引、agg、apply、transform和filter。内容适合Python数据分析师，旨在帮助理解并掌握Pandas的分组功能。

01写在前面

大家好，我是阳哥，欢迎来到「Python数据之道」。

今天来跟大家分享《图解Pandas》系列图文内容的 第 11 篇，主要介绍 Pandas 中groupby分组操作 。

本文是付费阅读文章，付费阅读内容包括《图解Pandas》图文干货内容、可以在电脑端观看的视频以及配套的源代码等。

此外，为避免各种不必要的麻烦，微信没有退款机制，付费前请谨慎。

Pandas 是 Python数据分析中用的最多的工具，为了大家能够更好地学习 Pandas，阳哥开始制作 《图解Pandas》 专题系列内容。

《图解Pandas》 最主要的目标，是以视频图解、动态图片等方式呈现，拆解 Pandas 在数据处理过程中的主要知识点，以便大家能进一步了解 Pandas 的使用，形象地介绍 Pandas，进而使大家喜欢上 Pandas 这个工具。

在本文编写时，《图解Pandas》系列已发布的图文如下：

图文链接 视频号对应编号
《图解Pandas》内容框架介绍 -
图文01-数据结构介绍 001
图文02-创建数据对象 002<
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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
pandas-groupby分组操作
LeFran的博客
07-30 1317
groupby分组一 aggregate聚合**常用:**1 分组后单列聚合-groupby+聚合函数2 根据多列分组后直接进行聚合计算并返回df3 分组后单列使用多个聚合函数-groupby+agg([])4 分组后对多列分别使用聚合函数-groupby+agg({})5 分组后使用自定义聚合函数-groupby+agg二 transform转换**常用:**1 分组后单列数据转换-groupby+transform('内置聚合函数名')2 分组后使用自定义函数-groupby+transform(自定
pandas之groupby() 分组
weixin_41789707的博客
10-23 957
time data 2018-05-01 00:00:00.650 57 2018-05-01 00:00:01.990 54 2018-05-01 00:00:09.487 73 2018-05-01 00:00:14.607 95 2018-05-01 00:00:16.350 77 2018-05-01 00:00:16....
pandas:分组（GroupBy）
错位的梦寐的博客
09-29 3247
andas提供了一个灵活高效的groupby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。根据一个或多个键（可以是函数、数组或DataFrame列名）拆分pandas对象。计算分组摘要统计，如计数、平均值、标准差，或用户自定义函数。对DataFrame的列应用各种各样的函数。应用组内转换或其他运算，如规格化、线性回归、排名或选取子集等。计算透视表或交叉表。执行分位数分析以及其他...
Pandas 模块-操纵数据(10)-数据分组 .groupby()
一分耕耘一分收获
12-19 6160
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。
【Pandas总结】第九节 Pandas_累计与分组 pd.groupby()
weixin_47139649的博客
10-02 5497
一、数据准备 二、累计值计算 2.1 df.describe() 2.2 常用统计值 三、分组 pd.groupby() 四、更多的使用方法`aggregate()`,`filter()`,`transform()`,`apply()` 4.1 `aggregate()` 4.2 `filter()` 4.3 `transform()` 4.4 `apply()`
python groupby用法_Pandas之超好用的Groupby用法详解
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在日常的数据分析中，经常需要将数据根据某个(多个)字段划分为不同的群体(group)进行分析，如电商领域将全国的总销售额根据省份进行划分，分析各省销售额的变化情况，社交领域将用户根据画像(性别、年龄)进行细分，研究用户的使用情况和偏好等。在Pandas中，上述的数据处理操作主要运用groupby完成，这篇文章就介绍一下groupby的基本原理及对应的agg、transform和apply操作。为了...
Pandas教程 | 超好用的Pandas Groupby详解
Python读财
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暗色调的博客
05-12 1286
chapter 4 分组/聚合是我最喜欢的关于pandas的东西，我一直在用它。你应该读读这个 好吧!我们回到我们的自行车路径数据集。我住在蒙特利尔，我很好奇，我们是不是更像是一个通勤城市，还是一个有趣的城市——人们在周末或工作日更喜欢骑车吗? 在dataframe中添加一个“工作日”列。 首先，我们需要加载数据。我们这样做过 bikes = pd.read_csv('../dat...
pandas 作图 统计_pandas 之 groupby
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01-02 2910
groupby 的 MutilIndexdf.reset_index()df.index.get_level_values('abc') / df.index.get_level_values(0) 准备这个博客是用 Jupyter Notebook 写的, 如果你没有用过也不影响阅读哦. 这里只要电脑装了python和pandas就好, 我们会先读入一个数据集.# 读入一个数据集, 我使用了美国...
【Pandas】groupby 分组聚合操作
qq_41934715的博客
06-01 3522
Pandas库里的groupby首先按照 key 进行分组，就可以得到每个 groupby 的名称，以及 group 本身；group本身是一个dataframe或者一个series；再在这个dataframe或者series基础上进行统计。统计完成之后会将key和统计结果拼合起来。
Pandas groupby分组操作详解
guguo666的博客
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分组聚合实例
littlepan的博客
12-25 611
文中所用数据来源：https://github.com/wesm/pydata-book/tree/2nd-edition/examples/tips.csv import pandas as pd import numpy as np pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有列 content=pd.read_csv('data/...
Pandas - Groupby对多个值分组并绘图示例
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python收藏家的博客
02-03 1168
在这个例子中，我们从seaborn库中获取一个数据集的“exercise.csv”文件，然后根据“time”列将“pulse”和“diet”两列分组在一起，形成groupby数据，最后可视化结果。在这个例子中，我们从seaborn库中获取数据集的“exercise.csv”文件，然后通过将“pulse”，“diet”和“time”三列分组在一起形成groupby数据，最后将结果可视化。本示例是对上述示例的修改，以实现更好的可视化。本示例是对上述示例的修改，以实现更好的可视化。
Pandas知识点-详解分组函数groupby
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weixin_43790276的博客
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Pandas系列：分组函数groupby。
详解Pandas分组函数groupby
金戈鐡馬
03-17 5566
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——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系列(十二)实现groupby分组统计
小小何先生的学习之旅
08-15 1万+
  groupby首先按照key进行分组，就可以得到每个groupby的名称，以及group本身，而group本身是一个dataframe或者一个series，然后在这个dataframe或者series进行统计。统计完成之后会将key和统计结果拼合起来。 获取数据 分组使用聚合函数做数据统计 单个列groupby，查询所有数据列的统计 将属性A进行分组，之后再对其属性求和： 这里要注意两点： groupby中的’A’变成了数据的索引列 因为要统计sum，但B列不是数字，所以被自动忽略掉 ...
Pandas的groupby用法说明
六月闻君
06-08 4651
pandas 的groupby按条件数据分组，每个独立分组数据应用函数处理，结果合并到数据结构中 。 Aggregation: 聚合，sum mean std max min var 等 Transformation:转换，可以标准化数据，处理空值 Filtration：过滤，基于分组函数过滤数据，如sum mean 详细介绍分组，然后是聚合，转换和过滤的用例
python groupby 分组后画多张图
04-13
可以使用Python的matplotlib库对每个分组数据分别画图，实现多张图的显示。具体代码可以参考以下示例： ``` import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 构造示例数据 df = pd.DataFrame({ 'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'], 'value': [3, 4, 2, 7, 5, 1, 6, 8] }) # 分组后分别画图 fig, axes = plt.subplots(nrows=len(df['group'].unique()), ncols=1, figsize=(8, 12)) for i, (group, data) in enumerate(df.groupby('group')): ax = axes[i] data.plot(kind='bar', ax=ax, title=f'Group {group}') ``` 这段代码可以将示例数据按group字段进行分组，然后对每个分组数据分别画柱状图并显示在不同的子图上。实际使用时，需要根据具体情况对代码进行修改。
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