Pandas基础（四）：分组groupby的用法

首先采用kesci的第三套练习作为groupby的初步用法介绍，后面有什么收获或者心得再补充。
原文链接：
kesci数据分析练习题
导入库和数据：

import pandas as pd
drinks = pd.read_csv('/drinks.csv')

用head方法查看下导入的数据，如下图

1.查看平均消耗的啤酒(beer)最多的大陆(continent)：

drinks.groupby('continent').beer_servings.mean()

输出：

continent
AF     61.471698
AS     37.045455
EU    193.777778
OC     89.687500
SA    175.083333
Name: beer_servings, dtype: float64

2.打印出每个大陆(continent)的红酒消耗(wine_servings)的描述性统计值

drinks.groupby('continent').wine_servings.describe()

输出如图：

3.打印出每个大陆每种酒类别的消耗平均值

drinks.groupby('continent').mean()

输出如图：

4.打印出每个大陆对spirit饮品消耗的平均值，最大值和最小值

drinks.groupby('continent').spirit_servings.agg(['mean', 'min', 'max'])

输出如图：