在pandas中对行进行分组

Pandas是用Python进行数据处理和数据分析的一个核心库。其中一项关键的功能是能够对数据进行分组和归纳。下面是对行进行分组的完整攻略。

步骤一：加载数据

首先需要加载数据。可以从CSV文件、数据库、其他文件和数据源中加载数据。这里以读取CSV文件为例演示：

import pandas as pd

# 加载csv文件
df=pd.read_csv("data.csv")

步骤二：选择分组列

在对行进行分组之前，需要选择一个或多个列作为分组列。根据选择的列，将数据集拆分成多个组。例如，以下代码选择了“country”列作为分组列：

# 选择分组列
grouped = df.groupby("country")

步骤三：对分组进行操作

在将数据集拆分成多个组后，可以对每个组进行操作。可以使用许多聚合函数来对每个组进行操作并计算汇总结果。例如，可以计算每个组的平均值、中位数和标准差。

# 对分组进行操作
avg_price = grouped['price'].mean()

步骤四：合并分组结果

完成对每个分组的操作后，可以将这些分组结果合并为一个新的数据集。可以使用merge函数或concat函数将这些分组结果合并为一个新的数据集。

# 合并分组结果
new_df = pd.concat([grouped.size(), avg_price], axis=1, keys=['counts', 'avg price'])

示例

以下是一个完整的示例，其中按国家对鸡蛋价格进行了分组，并计算了每个组的平均价格。最后，将结果合并到新的数据集中。

import pandas as pd

# 加载csv文件
df=pd.read_csv("data.csv")

# 选择分组列
grouped = df.groupby("country")

# 对分组进行操作
avg_price = grouped['price'].mean()

# 合并分组结果
new_df = pd.concat([grouped.size(), avg_price], axis=1, keys=['counts', 'avg price'])

# 输出结果
print(new_df)

以上就是在Pandas中对行进行分组的完整攻略，希望对你有帮助。