数据分析笔记--pandas的分组和聚合

Pandas分组与聚合操作详解
最新推荐文章于 2025-10-24 09:40:46 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-24 09:40:46 发布 · 2.8k 阅读 · 12 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

这篇博客详细介绍了如何使用Pandas进行数据分组和聚合操作，包括groupby的基本用法、分组后的聚合运算、多层分组、转换为Python数据类型以及根据数据类型和自定义函数进行分组。还探讨了内置聚合方法如sum、mean、max、min等，以及如何自定义聚合函数和对不同列应用不同聚合函数。

import pandas as pd

import numpy as np

新建一个带分组特征的DataFrame对象


分组操作  groupby

注意：只对数据集进行分组操作，将不会显示结果，只会生成一个分组的对象，只有分组后进行聚合运算才有实际结果


分组后的聚合运算 

对整个数据集进行聚合运算


对data2进行分组后的聚合运算


自定义列表进行分组

自定义一个列表，个数和每列的个数相同，以这个列表为依据进行分组


多层分组

同时以两个列作为依据，进行分组，可以看到多层分组之后df对象的索引就变成了层级索引


最低0.47元/天 解锁文章
pandas数据分组与聚合
m0_64087341的博客
04-26 5339
数据分组与聚合、数据透视表与交叉表
数据分析 — Pandas 分组聚合
记录学习过程，欢迎讨论交流~
02-15 2569
函数应用和映射、汇总和描述统计、str 属性、分组聚合、透视表
Python数据处理学习-- Pandas分组与聚合
最新发布
luciyana的博客
10-24 607
【代码】Python数据处理学习-- Pandas分组与聚合。
数据分析之Pandas 分组聚合
jomes_wang的博客
05-07 718
Pandas分组与聚合 一：分组 (groupby) 对数据集进行分组，然后对每组进行统计分析 SQL能够对数据进行过滤，分组聚合 pandas能利用groupby进行更加复杂的分组运算 分组运算过程：split->apply->combine 拆分：进行分组的根据 应用：每个分组运行的计算规则 合并：把每个分组的计算结果合并起来 示例代码： import pandas a...
pandas-分组聚合
MicoOu的博客
01-13 1437
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...
Pandas怎样实现groupby分组统计（十五）
小龙龙品牌的博客
05-06 1448
类似SQL： select city,max(temperature) from city_weather group by city; groupby：先对数据分组，然后在每个分组上应用聚合函数、转换函数 本次演示： 一、分组使用聚合函数做数据统计 二、遍历groupby的结果理解执行流程 三、实例分组探索天气数据 1、创建数据和导入包 import pandas as pd import nu...
【Python数据分析--pandas学习笔记】Python数据分析库pandas详细学习笔记（内容详细，适合小白入门），数据分析学习笔记
m0_67844671的博客
06-02 1471
【Python数据分析--pandas学习笔记】Python数据分析库pandas详细学习笔记（内容详细，适合小白入门），数据分析学习笔记
Python-Pandas：Pandas数据处理笔记本
02-18
这对于数据分析和报告编写非常有用。 在“能源市场分析-西班牙”案例中，可能会涉及数据清洗、时间序列分析以及对西班牙能源市场的趋势和模式的探索。而“Spotify个人流分析”可能涵盖用户听歌习惯的统计分析、音乐...
6-pandas分组聚合与数据读取
2401_87633706的博客
12-30 2073
groupby() 是 pandas 库中用于对数据进行分组操作的一个非常重要的方法。 2. agg方法： （1）单个函数聚合----如果你只想对某一列应用一个函数，可以直接传递该函数的名字或函数对象给 agg 方法：eg：agg({'金额': 'sum'})（2）多个函数聚合----如果你想对某一列应用多个函数，可以传递一个列表给 agg 方法。eg:agg({'金额': ['sum', 'mean']})（3）不同的列不同函数----如果你希望对不同的列应用不同的聚合函数，可以在 agg 方法中传
python --数据分析-numpy-pandas-series对象和dataframe对象
m0_74051333的博客
06-06 1559
NumPy(Numerical Python) 是Python数据分析必不可少的第三方库，NumPy的出现一定程度上解决了Python运算性能不佳的问题，同时提供了更加精确的数据类型，使其具备了构造复杂数据类型的能力。是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含：高性能科学计算和数据分析的基础包ndarray，多维数组，具有矢量（向量）运算能力，快速、节省空间矩阵运算，无需循环，可完成类似Matlab（商业数学软件）中的矢量运算用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。
Pandas：分组聚合
Wei_sx的博客
12-13 714
除了内置的聚合函数，用户还可以定义自定义的聚合函数，并在分组时使用它们。# 自定义聚合函数# 应用自定义聚合函数分组和聚合是数据分析中非常强大的工具，可以帮助用户在分析大型数据集时提取重要信息。在 Pandas 中，使用 `groupby()` 方法可以轻松地将数据分组，随后可以对每个组进行多种聚合操作。
pandas数据分析之分组聚合
oyu~的博客
09-04 2614
pandas的groupby分组对象还可以用自定义的聚合函数可以通过groupby分组对象，将你自己的聚合函数，传入aggregate或agg方法即可grouped = df . groupby([ 'key' ]) #查看分组情况 for group_name , group_data in grouped : print(group_name) print(group_data)1.对每一列数据应用同一个函数2.对某列数据应用不同的函数。
Pandas的分组聚合操作
m0_73716246的博客
12-25 827
因此这里得到的是一个分组后对象及其内存地址，分组之后会对其进行进一步操作，使用 list 对其进行查看，如下结果可以看出 data 已经成功被分组（结构是一个列表，里面几个元组，每个元组是对应组别和DataFrame）Pandas 的 Groupby 分组操作和 SQL 中的 Group by 功能类似，在对数据进行划分组之后可以进行。这是对于上面代码的解释说明：帮助一下理解。，如上述的 data 要按 company 的字段分组。可以先选择需要的列，再进行分组聚合。，也可对多列计算不同指标，加上。
Pandas数据分析12——pandas数据分组聚合
weixin_46277779的博客
08-03 4265
分类数据分组进行各种函数方法计算。数值型数据分组进行分箱然后分类计算
pandas分组聚合
qq_61398866的博客
05-17 2911
分组 groupby方法是pandas中的分组方法，对数据框采用groupby方法后，返回的是DataFrameGroupBy对象，一般分组操作后会进行聚合操作。 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 2],'B': [1, 2, 3, 4],'C':[6,8,1,9]}) 对数据框按A列进行分组，产生分组数据框。分组数据框是可迭代对象，可以进行循环遍历，可以看出在循环中，每个元素的类型是元
pandas 分组聚合
ml_hhy的博客
08-02 631
df.groupby('key1')['data1'] df.groupby('key1')[['data2']] 是以下代码的语法糖： df['data1'].groupby(df['key1']) df[['data2']].groupby(df['key1']) 对一个列或不同的列应用不同的函数 具体的办法是向agg传入一个从列名映射到函数的字典： In [71]: gro...
pandas数据分组聚合
Allocator的优快云博客
01-26 1156
pandas 数据分组聚合小结
Pandas数据分组聚合
rexyang97的博客
06-05 526
合并数据表 pandas提供join操作进行数据间的快速合并，默认以行索引对其 def join(self, other, on=None, how="left", lsuffix="", rsuffix="", sort=False)
4 pandas统计分析基础 下
lue_lue_lue_的博客
07-25 867
4 pandas统计分析基础4.4 使用分组聚合进行组内计算4.4.1 使用groupby方法拆分数据1.groupby方法的参数及其说明2.GroupBy对象常用的描述性统计方法4.4.2 使用agg方法聚合数据1.agg和aggregate函数参数及其说明2.agg方法求统计量3.agg方法与自定义的函数4.4.3 使用apply方法聚合数据4.4.4 使用transform方法聚合数据4.5 创建透视表与交叉表4.5.1 使用povit_table函数创建透视表1.pivot_table函数常用参数及
深入学习数据分析：掌握Pandas与Numpy技巧
数据分析笔记 数据分析是当今信息时代一个非常热门且重要的领域，它涉及到数据收集、清洗、分析和可视化等过程。掌握数据分析的基础知识和工具对于任何希望从事数据科学工作的人都是至关重要的。在这个数据笔记中，...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值