[Pandas]Groupby函数

最新推荐文章于 2025-03-11 08:08:13 发布
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Pandas的Groupby函数用于对DataFrame进行分组，支持单类或多类分组。参数包括by、axis等，详细解释可在官方文档中查阅。使用groupby后，结果为迭代器，需通过for循环获取每个分组的名称和记录。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

官方文档语法格式：

DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=_NoDefault.no_default, squeeze=_NoDefault.no_default, observed=False, dropna=True)

其中有很多参数，具体参数含义可参考官方文档：

pandas.DataFrame.groupby — pandas 1.5.0 documentation

作用就是对DataFrame进行分组，可以单类分组，也可以多类分组

使用单特征对数据进行分类：

 

in:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'key1':list('aabba'),'key2':[1,2,1,2,1],'data1':np.random.randn(5),'data2':np.random.randn(5)})
df

out:
	key1	key2	data1	data2
0
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【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！
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🔥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
详解Pandas分组函数groupby
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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。
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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
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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。
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Pandas的`groupby`函数是数据分组操作的核心功能，它允许你根据一个或多个列对DataFrame或Series进行划分，然后对每个组应用聚合函数，如计算平均值、总和、计数等。这个函数让你能够轻松地进行数据分析中的分组汇总，是数据预处理和探索性分析中非常常用的一个工具。 下面是`groupby`函数的基本用法： ```python # 假设你有一个df DataFrame df.groupby(column_name).aggregate(agg_function) ``` 其中： - `column_name`是你想要按照其值进行分组的列名。 - `agg_function`是聚合函数，例如`mean()`（求平均值）、`sum()`（求和）、`count()`（计数）等，或者是自定义函数。 相关问题-- 1. `groupby`函数常用于哪些数据分析场景？ 2. 除了聚合函数，`groupby`还能配合哪些操作一起使用？ 3. 如何使用`groupby`进行子组的过滤或者排序？ 4. 在处理大型数据集时，如何优化`groupby`的性能？
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