在Pandas数据框架中对分类变量进行分组

在Pandas数据框架中，分组是一种常见的数据操作。当数据中有分类变量时，可通过分组的方式对该变量进行汇总和分析。下面是一份完整的攻略，旨在帮助初学者了解在Pandas数据框架中对分类变量进行分组的操作。

导入库和数据

首先需要导入Pandas库，并读取数据。示例数据集采用了一份有关电影的数据集。

import pandas as pd

df = pd.read_csv("movies.csv")

查看数据集

了解数据集是分组操作的前提，因此需要先进行数据集的查看。

print(df.head())
# 输出前五行数据

对于分类变量进行分组

对于分类变量进行分组可使用.groupby()方法，语法如下：

df.groupby("category")

其中，"category"是指需要进行分组的列名。

对分组进行统计

分组统计是对分组之后的数据进行一些常见的数值计算，例如平均值、中位数、最大值、最小值等等。

以下是一些示例代码：

计算各分类电影的平均评分

print(df.groupby("category")["rating"].mean())

计算各分类电影的平均时长

print(df.groupby("category")["length"].mean())

计算各分类电影的数量

print(df.groupby("category")["title"].count())

对分组进行筛选

筛选是指基于一些特定条件从分组中提取数据。例如，提取某一分类中平均评分高于某一阈值的电影。

以下是一些示例代码：

提取动作片中平均评分高于8分的电影

action = df.groupby("category").get_group("Action")
high_rating = action[action["rating"] > 8]
print(high_rating)

需要注意的是，如果要从分组中提取数据，需要先使用get_group()方法获取指定分类的所有数据，再使用筛选条件。

对分组进行排序

如果想要按照某一标准对分组进行排序，需要使用.sort_ values()方法。例如，按照平均评分对分类进行排序：

sorted_rating = df.groupby("category")["rating"].mean().sort_values(ascending=False)
print(sorted_rating)

sort_values()方法中的参数ascending为True表示升序排序，为False表示降序排序。

至此，我们讲解了在Pandas数据框架中对分类变量进行分组的完整攻略，同时提供了实例说明。希望对初学者有所帮助。