pandas实现按照Series分组示例

下面为您详细讲解“pandas实现按照Series分组示例”的完整实例教程。

实现过程

1. 导入pandas包

在使用pandas库之前，需要先导入该库。一般情况下我们使用以下代码导入pandas库：

import pandas as pd

2. 创建示例数据

在该示例中，我们使用如下数据作为我们的示例数据：

df = pd.DataFrame({"name":["小明","小红","小张","小刚","小明","小红"],
                   "age":[16,17,16,15,16,17],
                   "score":[88,96,85,84,88,92]})

该数据包含了四列数据，分别是name、age、score。其中，name表示学生姓名，age表示学生年龄，score表示学生分数。

3. 按照Series分组

在pandas库中，我们可以使用groupby函数来实现按照Series分组。下面我们以name为例，来展示如何按照name列进行分组操作：

grouped = df.groupby("name")

上述代码中，groupby函数通过指定name列，返回了一个分组对象grouped。通过该对象，我们可以对数据进行分组操作。

在分组后，我们可以使用agg函数对分组后的数据进行运算。agg函数可以接收一个函数名称或函数列表，用于对数据进行运算。例如，对于上述分组后的grouped对象，我们可以对score列进行平均值计算如下：

result = grouped.agg({"score":"mean"})

上述代码中，agg函数使用了一个字典，key为score，value为mean表示对score列数据进行平均值计算。通过上述计算，我们可以得到每个学生的平均分数。

4. 复杂的分组

除了简单的分组操作外，我们还可以进行复杂的分组操作。例如，我们可以按照name列和age列进行分组。此时，我们需要指定多个列名。例如：

double_grouped = df.groupby(["name", "age"])

上述代码中，我们指定了两个列名，即name和age。此时，我们可以对数据进行多层级的分组操作。

在对数据进行多层级分组后，我们可以使用agg函数计算每个分组的平均值，例如：

result = double_grouped.agg({"score":"mean"})

上述代码中，我们对score列进行平均值计算，并得到每个分组的平均分数。

示例说明

下面我们通过两个示例说明，如何使用pandas实现按照Series分组操作。

示例一：按照学生姓名分组，并计算每个学生的平均分数

import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({"name":["小明","小红","小张","小刚","小明","小红"],
                   "age":[16,17,16,15,16,17],
                   "score":[88,96,85,84,88,92]})

# 按照学生姓名分组，并计算每个学生的平均分数
grouped = df.groupby("name")
result = grouped.agg({"score":"mean"})
print(result)

输出结果如下：

      score
name       
小张     85.0
小刚     84.0
小明     88.0
小红     94.0

上述结果说明，小张的平均分数为85分，小刚的平均分数为84分，小明的平均分数为88分，小红的平均分数为94分。

示例二：按照学生姓名和年龄进行分组，并计算每个分组的平均分数

import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({"name":["小明","小红","小张","小刚","小明","小红"],
                   "age":[16,17,16,15,16,17],
                   "score":[88,96,85,84,88,92]})

# 按照学生姓名和年龄进行分组，并计算每个分组的平均分数
double_grouped = df.groupby(["name", "age"])
result = double_grouped.agg({"score":"mean"})
print(result)