groupby函数应用

groupby函数是Python中pandas库中的一个重要函数，用于对数据进行分组。它可以将一个大的数据集划分为更小的组，以便进行聚合、过滤或转换等操作。

为了正清楚groupby 函数，这里举几个简单的小例子，

案例1，对数据进行分组

import pandas as pd 
import numpy as np
#准备数据
df=pd.DataFrame(data={'sex':np.random.randint(0,2,size=300),
                      'class':np.random.randint(1,9,size=300),
                      'python':np.random.randint(0,151,size=300),
                      'keras':np.random.randint(0,151,size=300),
                      'Tensorflow':np.random.randint(0,151,size=300),
                      'java':np.random.randint(0,151,size=300),
                      'c++':np.random.randint(0,151,size=300)
                      })
#设置sex为索引列
df['sex']=df['sex'].map({0:'男', 1:'女'})
#按照sex进行单分组，这里按照sex分组，就会被分层两组
g=df.groupby(by='sex') #单分组

运行结果：

#按照sex 和class进行分组，就会被分成女，8个组，男8个组

g=df.groupby(by=['sex','class'])
for name,data in g:
    print("组名",name)
    print('数据',data)

#输出结果；

#还可进行组合后的计算

#数据求和

g=df.groupby(by=['sex','class'])["python"].sum()

结果：

也可是是计算均值

g=df.groupby(by=['sex','class'])["python"].mean()

通过多次学习，相信对groupby函数会有更多的认识。