python dataframe的groupby

本文详细介绍了Pandas库中DataFrame的groupby功能,包括如何根据一列或多列进行数据分组,以及分组后如何进行计数、求平均值、最大值等统计分析。此外,还展示了如何创建透视表、交叉表和分位表,并通过实例演示了不同分组方式的使用,如按单一列或两列分组,以及对行进行分组。通过对数据的深入分组和聚合,可以有效地对大量数据进行概括和分析。

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dataframe 的 groupby提供了分组,切片,切块的操作,根据一列或者多列进行拆分数据。

对于分组后的数据可以计数,平均值,众数等等。同样通过各种函数还可以进行透视表,交叉表,分位表等等分组的分析

groupby函数:

用法:
 data.groupby(df[‘key’])
返回值:
 dataframe重构数据,且key会变成新的索引,可以dic(list())转为字典通过key查看。

测试案例

生成dataframe数据

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
   'key1':list('aacca'),
                    'key2':[1,2,3,2,2],
                    'data1':[2,4,7,5,3],
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