详解python pandas 分组统计的方法

下面是详解"Python Pandas分组统计的方法"的完整攻略：

1. pandas分组统计的基本原理

Pandas中使用groupby方法实现分组统计，基本思路是将数据按照指定的列或条件进行分组，然后对每个分组进行统计。具体步骤如下：

1. 指定分组列或条件
2. 使用groupby方法进行分组
3. 对分组后的数据进行统计操作

2. 示例1-对数据进行分组

以titanic数据集为例，展示如何将数据按照性别进行分组，并展示每个分组的基本信息。

import pandas as pd
# 导入数据集
data = pd.read_csv('titanic.csv')
# 按照性别进行分组
group_data = data.groupby('Sex')
# 统计每个分组的基本信息
group_data.describe()

上述代码中，我们首先导入了titanic数据集，并使用groupby方法按照“Sex”列对数据进行了分组。然后，使用describe方法对分组后的每个小组进行了统计，展示了每个分组的基本信息。

3. 示例2-对分组后的数据进行统计

接下来，我们将使用titanic数据集演示如何对分组后的数据进行统计。如下代码展示了如何分组统计titanic数据集中男性和女性乘客的生还人数：

import pandas as pd
# 导入数据集
data = pd.read_csv('titanic.csv')
# 按照性别进行分组
group_data = data.groupby('Sex')
# 统计每个分组中生还人数
survived_cnt = group_data['Survived'].sum()
# 打印结果
print(survived_cnt)

上述代码中，我们首先导入了titanic数据集，并使用groupby方法按照“Sex”列对数据进行了分组。然后，使用sum方法对每个分组中“Survived”列进行求和，即统计了每个分组的生还人数。最后，打印了结果。

以上是"Python Pandas分组统计的方法"的完整攻略，希望对你有所帮助。