Pandas分组与聚合（一）

文章来源：Python数据分析

1.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：

运行结果：

一、GroupBy对象：DataFrameGroupBy，SeriesGroupBy

1. 分组操作

示例代码：

运行结果：

2. 分组运算

示例代码：

运行结果：

示例代码：

运行结果：

3. 按自定义的key分组

运行结果：

二、GroupBy对象支持迭代操作

1. 单层分组

示例代码：

运行结果：

2. 多层分组

示例代码：

运行结果：

三、GroupBy对象可以转换成列表或字典

示例代码：

运行结果：

1. 按列分组、按数据类型分组

示例代码：

运行结果：

2. 其他分组方法

示例代码：

运行结果：

3. 通过字典分组

示例代码：

运行结果：

4. 通过函数分组，函数传入的参数为行索引或列索引

示例代码：

运行结果：

5. 通过索引级别分组

示例代码：

运行结果：

聚合 (aggregation)

数组产生标量的过程，如mean()、count()等

常用于对分组后的数据进行计算

示例代码：

运行结果：

1. 内置的聚合函数

示例代码：

运行结果：

2. 可自定义函数，传入agg方法中

示例代码：

运行结果：

3. 应用多个聚合函数

同时应用多个函数进行聚合操作，使用函数列表

示例代码：

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4. 对不同的列分别作用不同的聚合函数，使用dict

示例代码：

运行结果：

5. 常用的内置聚合函数

编程从未如此有趣！