在pandas中,可以使用groupby()
函数按变量对数据进行分组。
首先,导入pandas库并读取数据集:
import pandas as pd
# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')
然后,使用groupby()
函数按变量对数据进行分组。假设我们要按"category"变量进行分组:
# 按"category"变量分组
grouped = df.groupby('category')
接下来,可以对分组后的数据进行各种操作,例如计算每个组的统计量、应用自定义函数等。
计算每个组的平均值:
# 计算每个组的平均值
mean_values = grouped.mean()
应用自定义函数:
# 自定义函数
def custom_func(x):
# 自定义操作
return x.max() - x.min()
# 应用自定义函数
custom_result = grouped['value'].apply(custom_func)
除了上述操作,还可以使用agg()
函数对每个组应用多个函数进行聚合操作:
# 对每个组应用多个函数进行聚合操作
agg_result = grouped['value'].agg(['mean', 'max', 'min'])
在pandas中按变量分组的应用场景包括但不限于:
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