Pandas Groupby:在Python中对数据进行汇总、聚合和分组

Pandas Groupby是一种在Python中对数据进行汇总、聚合和分组的技术。使用该技术可以根据某个或某些字段对数据进行分组,然后对组内的数据进行聚合操作。

按单个字段分组

Pandas中的groupby方法非常灵活,可以根据不同的参数进行分组。最常见的分组是按单个字段进行分组,示例如下:

import pandas as pd

# 假设有一个学生成绩表,包含学生姓名,科目和成绩
grades = pd.DataFrame({'name': ['Joe', 'Sally', 'Bob', 'Joe', 'Sally', 'Bob'],
                       'subject': ['Math', 'Math', 'Math', 'English', 'English', 'English'],
                       'score': [80, 70, 90, 85, 75, 95]})

# 按姓名进行分组,并求每个人的平均成绩
avg_scores = grades.groupby('name')['score'].mean()
print(avg_scores)

输出结果如下:

name
Bob      92.5
Joe      82.5
Sally    72.5
Name: score, dtype: float64

以上代码中,我们先定义了一个包含成绩信息的DataFrame,然后使用groupby('name')方法按照学生的姓名进行分组,并计算每个学生的平均成绩。最后输出的是每个学生的平均成绩。

按多个字段分组

除了按单个字段进行分组,Pandas还可以按多个字段进行分组。示例如下:

import pandas as pd

# 假设有一个学生成绩表,包含学生姓名,科目和成绩
grades = pd.DataFrame({'name': ['Joe', 'Sally', 'Bob', 'Joe', 'Sally', 'Bob'],
                       'subject': ['Math', 'Math', 'Math', 'English', 'English', 'English'],
                       'score': [80, 70, 90, 85, 75, 95]})

# 按姓名和科目进行分组,并求每个人在每个科目的平均成绩
avg_scores = grades.groupby(['name', 'subject'])['score'].mean()
print(avg_scores)

输出结果如下:

name    subject
Bob     Math       90
        English    95
Joe     English    85
        Math       80
Sally   English    75
        Math       70
Name: score, dtype: int64

以上代码中,我们使用groupby(['name', 'subject'])方法先按姓名进行分组,然后再在每个组内按照科目进行分组,最后求每个人在每个科目的平均成绩。

聚合操作

在分组后,我们可以对每个组进行聚合操作,例如求和、求平均、求最大值等等。示例如下:

import pandas as pd

# 假设有一个学生成绩表,包含学生姓名,科目和成绩
grades = pd.DataFrame({'name': ['Joe', 'Sally', 'Bob', 'Joe', 'Sally', 'Bob'],
                       'subject': ['Math', 'Math', 'Math', 'English', 'English', 'English'],
                       'score': [80, 70, 90, 85, 75, 95]})

# 按姓名进行分组,并求每个人的总成绩、平均成绩、最高分和最低分
agg_scores = grades.groupby('name')['score'].agg(['sum', 'mean', 'max', 'min'])
print(agg_scores)

输出结果如下:

       sum  mean  max  min
name                     
Bob    185    92   95   90
Joe    165    82   85   80
Sally  145    72   75   70

以上代码中,我们使用agg(['sum', 'mean', 'max', 'min'])方法对每个分组进行聚合,返回每个分组的总成绩、平均成绩、最高分和最低分。最后输出的是每个学生的总成绩、平均成绩、最高分和最低分。

筛选操作

在分组后,我们可以对每个组进行筛选操作,例如选择成绩最高的学生。示例如下:

import pandas as pd

# 假设有一个学生成绩表,包含学生姓名,科目和成绩
grades = pd.DataFrame({'name': ['Joe', 'Sally', 'Bob', 'Joe', 'Sally', 'Bob'],
                       'subject': ['Math', 'Math', 'Math', 'English', 'English', 'English'],
                       'score': [80, 70, 90, 85, 75, 95]})

# 按姓名进行分组,选择每个分组中成绩最高的学生
top_scores = grades.groupby('name').apply(lambda x: x.iloc[x['score'].argmax()])
print(top_scores)

输出结果如下:

        name  subject  score
name                       
Bob      Bob  English     95
Joe      Joe  English     85
Sally  Sally    Math     70

以上代码中,我们使用apply方法对每个分组进行筛选,选择每个分组中成绩最高的学生。最后输出的是每个学生中成绩最高的科目和成绩。

总结

通过以上示例,我们看到了Pandas Groupby的强大之处,它可以对数据进行灵活的汇总、聚合和分组操作,满足各种数据分析需求。在实际应用中,我们可以根据具体情况选用不同的分组方式和聚合操作,最终得到需要的结果。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:Pandas Groupby:在Python中对数据进行汇总、聚合和分组 - Python技术站

(2)
上一篇 2023年3月27日
下一篇 2023年3月27日

相关文章

  • Pandas常用累计、同比、环比等统计方法实践过程

    Pandas是Python中一个十分流行的数据分析库,它提供了许多方便易用的工具和功能,可以快速进行数据处理和分析。在实际数据分析中,常常需要统计数据的累计、同比、环比等各种指标,本文将对这些常用统计方法的实践过程进行详细讲解。 累计 累计是指将某个指标的值从某个时间点开始一直累积到当前时间的总和。在Pandas中,可以使用rolling函数和cumsum函…

    python 2023年5月14日
    00
  • 使用Django框架在表格视图中把数据框架渲染成html模板

    首先,我们需要在Django中创建一个表格视图,以展示所需的数据。比如,我们需要展示一个学生列表,我们可以在views.py文件中编写如下代码: from django.shortcuts import render from .models import Student # 假设我们有一个学生模型 def student_list(request): st…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • Pandas-DataFrame知识点汇总

    Pandas-DataFrame知识点汇总 什么是DataFrame DataFrame是Pandas中最强大的数据结构之一。它可以看作是由Series组成的表格。DataFrame中的每列称为一个Series,而行则表示表格中的观察。以下是创建DataFrame的一种方法: import pandas as pd data = { ‘name’: [‘Al…

    python 2023年5月14日
    00
  • 利用pandas读取中文数据集的方法

    下面是利用 pandas 读取中文数据集的详细攻略,分为以下几个步骤: 步骤一:安装 pandas Pandas 是一款 Python 的数据分析库,支持大多数数据格式的导入、展示和处理,具有方便快捷、高效性的特点。 在命令行中输入以下命令,即可安装 pandas: pip install pandas 如果出现权限问题,可以在命令前加上“sudo”。 或者…

    python 2023年5月14日
    00
  • 如何在Pandas数据框架中计算MOVING AVERAGE

    计算MOVING AVERAGE(移动平均)是Pandas使用频率非常高的一个操作,可以用来平滑数据、去除噪声等。下面是在Pandas数据框架中计算MOVING AVERAGE的完整攻略。 加载数据:首先需要导入Pandas库,并使用Pandas的read_csv函数加载数据。 import pandas as pd data = pd.read_csv(&…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • 如何在Python中处理时间序列中的缺失值

    处理时间序列中的缺失值可以使用pandas库中的函数来实现,以下是具体步骤: 1.读取时间序列数据 首先需要使用pandas库中的read_csv函数读取时间序列数据文件,生成pandas的DataFrame对象。如果时间戳是该数据的索引,则需要使用index_col参数指定为时间戳的列名。例如: import pandas as pd df = pd.re…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • Pandas中DataFrame数据删除详情

    下面是关于”Pandas中DataFrame数据删除详情”的完整攻略: 1. 删除行和列 在Pandas中,DataFrame数据可以通过drop()函数对其行和列进行删除。该函数的语法如下: DataFrame.drop(labels=None,axis=0/1, index=None, columns=None, level=None, inplace=…

    python 2023年5月14日
    00
  • python pandas处理excel表格数据的常用方法总结

    首先我们来讲解一下“python pandas处理excel表格数据的常用方法总结”的完整攻略。 1. 安装pandas库 在处理excel表格数据之前,首先需要安装pandas库。你可以通过以下命令在终端中进行安装: pip install pandas 2. 导入需要处理的excel表格 在Python中,我们使用pandas库的read_excel()…

    python 2023年5月14日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部