df[](指输出数据的结果属性名称).groupby([df[属性],df[属性])(指分类的属性，数据的限定定语，可以有多个).mean()(对于数据的计算方式——函数名称)
前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子～】问了一个工作中Python自动化处理实战问题，一起来看看吧。问题描述：
身边有许多正在学习 Python 的 pandas 库做数据处理的小伙伴们都遇到一个问题——分组聚合。 网上很多这方面的资料，几乎都是列出一系列诸如 "xx方法不能用 Python 内置函数" 之类的规则。小伙伴都说记不住啊。 本文尝试把内部原理机制教会你，让你无需记忆这么多死板的规则即可灵活运用。
玩转Pandas系列已经连续推送5篇，尽量贴近Pandas的本质原理，结合工作实践，按照使用Pandas的逻辑步骤，系统地并结合实例推送Pandas的主要常用功能，已经推送的5篇文章：
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
相信有不少朋友日常工作会用到 Excel 处理各式表格文件，更有甚者可能要花大把时间来做繁琐耗时的表格整理工作。最近有朋友问可否编程来减轻表格整理工作量，今儿我们就通过实例来实现 Python 对表格的自动化整理。
关系数据库是最常见的数据存储方案，SQL 自然也成为数据处理的第一选择。但随着企业级应用越来越复杂，使用 SQL 实现数据运算和处理也开始面临许多架构层面的严重问题。复杂的 SQL（存储过程）很难移植、计算处理都压进数据库会造成数据库负担沉重而成为整个应用的瓶颈、被多应用共享的数据库容易导致应用间强耦合等等。所以，越来越多的现代应用开始采用其它技术来处理数据。
还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程？《利用Python进行数据分析》含有大量的实践案例，你将学会如何利用各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解决各式各样的数据分析问题。
在之前我们详细讲解过如何使用Python自动更新Excel表格并调整样式，在上次的自动化案例中要求两个或多个Excel表格数据要匹配/对称才能够自动更新，今天我们再次来解决在数据不对称的情况下如何自动更新表格，这是更常见的情况，也是我遇到的一个具体需求。
希尔排序(Shell's Sort)，也被称为递减增量排序算法(Diminishing Increment Sort)，是插入排序的一种更高效的改进排序算法。
数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳，然后对这些数据进行统计分析，以便于更好地了解数据的特点和规律。
只有把一个语言中的常用函数了如指掌了，才能在处理问题的过程中得心应手，快速地找到最优方案。
这里简单介绍一下多层索引，多层级索引，将指标进行分层，索引具有层级结构，可以使得高维度的数据进行降维。
A3：用ORDERDATE的年份和月份分组，并将该列命名为y，m，同时计算该组的销售量
本文从RFM模型概念入手，结合实际案例，详解Python实现模型的每一步操作，并提供案例同款源数据，以供同学们知行合一。
上一节我们讨论了 Python 在数据处理上的优势，前后台大概收到的有用评论如下：
在数字化时代，日志数据成为了企业、机构乃至个人分析行为、优化服务的重要工具。尤其对于互联网企业，日志数据记录了用户的每一次点击、每一次访问，是了解用户行为、分析网站性能的关键。那么，如何从海量的日志数据中提取出某日访问百度次数最多的IP地址呢？本文将为您一一揭晓。
根据分组的名字可以分辨出其对应的功能，比较常用的就是这个 vuln了，这个是漏洞检测分组 调用方法 nmap www.baidu.com -p80 --script=vuln 需要注意的是，同一个脚本可能存在于多个分组，比如一个脚本可能既属于vuln，又属于exploit
我们在使用pandas分析处理时间序列数据时，经常需要对原始时间粒度下的数据，按照不同的时间粒度进行分组聚合运算，譬如基于每个交易日的股票收盘价，计算每个月的最低和最高收盘价。
pandas作为Python数据分析的瑞士军刀，集成了大量实用的功能接口，基本可以实现数据分析一站式处理。前期，笔者完成了一篇pandas系统入门教程，也针对几个常用的分组统计接口进行了介绍，今天再针对groupby分组聚合操作进行拓展讲解。
题目介绍：loan 表存储着贷款信息，包括贷款 ID，贷款总额、按月分期数、年利率。数据如下：
每当有人发布关于 python 处理 Excel 数据的文章，总会有人只看了标题就评论：
有小伙伴向我反映到，本系列前面的章节主要还是在讲 pandas ，几乎与 xlwings 没有啥关系。
文／kamidox（简书作者） 原文：http://www.jianshu.com/p/1f1d4952669c pandas 是数据分析的瑞士军刀。我们今天使用 pandas 来玩一下股票数据，看看能从数据里得到哪些有意思的信息。 pandas 教程 如果你熟悉 Python 的话，官网上的 10 Minutes to pandas （http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html ）可以让你在短时间内了解 pandas 能干什么事以及
【导读】工具包 datatable 的功能特征与 Pandas 非常类似，但更侧重于速度以及对大数据的支持。此外，datatable 还致力于实现更好的用户体验，提供有用的错误提示消息和强大的 API 功能。通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。
一开始就有一个问题摆在面前，疫情数据哪里获取。虽然国内很多网站都提供了疫情的跟踪报道，但是并没有找到提供完整历史数据的网站，所以想直接从网站爬数据的思路就暂时断掉。不过没关系，我们去GitHub上搜搜
本文介绍在Anaconda环境中，安装Python语言pandas模块的方法。
自从学了Python后就逼迫自己不用Excel，所有操作用Python实现。目的是巩固Python，与增强数据处理能力。
当前绝大部分数据仓库都会采用 SQL，SQL 发展了几十年已经成为数据库界的标准语言，用户量巨大，所以支持 SQL 对于数据仓库来讲也是很正常的。但是，在当代大数据背景下，业务复杂度节节攀升，在以计算为主要任务的数据仓库场景下，SQL 似乎越来越不够用了。典型表现是一些数据仓库开始集成 Python 的能力，将 Python 这样的非 SQL 语言融入到数据仓库中。且不论两种风格迥异的开发语言是否能很好融合互补，单看这样的趋势已经足够表现出业界对 SQL 能力的一些质疑。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
