Python Pandas Groupby和聚合

Python Pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化。

Groupby是Pandas中的一个重要函数，用于按照指定的列或多个列对数据进行分组。通过Groupby函数，可以将数据集按照某个或多个列的值进行分组，然后对每个分组进行聚合操作，如求和、平均值、计数等。

Groupby的基本语法如下：

grouped = df.groupby('column_name')

其中，df是一个Pandas的DataFrame对象，'column_name'是要进行分组的列名。

聚合是指对分组后的数据进行计算汇总的操作。Pandas提供了多种聚合函数，如sum、mean、count、min、max等。可以通过调用聚合函数对分组后的数据进行计算。

下面是一个示例，演示了如何使用Groupby和聚合函数对数据进行分组和聚合：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Nick', 'John'],
        'Subject': ['Math', 'Math', 'Math', 'Science', 'Science', 'Science'],
        'Score': [80, 90, 70, 85, 95, 75]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Name列进行分组，并计算每个分组的平均分和总分
grouped = df.groupby('Name')
result = grouped['Score'].agg(['mean', 'sum'])

print(result)

输出结果为：

      mean  sum
Name           
John    72  145
Nick    92  185
Tom     82  165

在实际应用中，Groupby和聚合经常用于数据分析、统计和汇总等场景。例如，可以使用Groupby和聚合函数对销售数据按照不同的地区、时间段进行分组，并计算每个分组的销售额、平均价格等指标。

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