Pandas GroupBy一列并获取平均值、最小值和最大值

当我们使用Pandas进行数据分析时,经常需要对数据进行分组操作并计算统计量。GroupBy是一种十分强大的Pandas工具,可以帮助我们轻松地实现按照某列(列名)分组,然后对分组内的数据进行计算统计量,如求平均值(mean)、最小值(min)、最大值(max)等。

下面,我们通过一些实例来演示Pandas GroupBy的用法,具体步骤如下:

  1. 安装 Pandas

在使用Pandas之前,需要先安装Pandas。可以使用以下命令来安装:

pip install pandas
  1. 导入 Pandas

导入Pandas和其他需要使用的Python库:

import pandas as pd
import numpy as np
  1. 创建数据

创建一个简单的数据集:

data = {'公司': ['Apple', 'Microsoft', 'Amazon', 'Facebook', 'Google', 'Apple', 'Amazon', 'Facebook', 'Microsoft', 'Google'],
        '销售额': [5000, 5500, 6000, 7000, 7500, 5200, 6200, 6800, 5900, 7800],
        '员工数': [100, 150, 200, 250, 300, 120, 180, 220, 170, 350]}
df = pd.DataFrame(data)

其中,数据集包括三列数据:公司、销售额和员工数。

  1. GroupBy 一列并获取平均值、最小值和最大值

现在,我们将按公司对数据进行分组,并计算不同公司的平均销售额、最小销售额和最大销售额:

grouped = df.groupby('公司')
result = grouped.agg({'销售额': ['mean', 'min', 'max']})

其中,groupby('公司')表示按照公司名称对数据进行分组操作;agg()函数可以对分组后的数据进行一些聚合操作。在聚合操作中,我们可以通过设置字典的方式来定义每个列需要进行的聚合统计量。

以上代码中,字典 {'销售额': ['mean', 'min', 'max']} 指定了 销售额 这一列需要计算的聚合统计量,包括平均值(mean)、最小值(min)、最大值(max)。

最后,我们可以通过print(result)查看运行结果:

                销售额             
               mean   min   max
公司                           
Amazon      6100.00  6200  6800
Apple       5100.00  5000  5200
Facebook    6900.00  6800  7000
Google      7650.00  7500  7800
Microsoft   5700.00  5500  5900

上面的结果表格中,每一行对应每个公司的平均销售额、最小销售额和最大销售额。

总结:

在本文中,我们探讨了Pandas GroupBy数据分组的基本用法,并且展示了如何使用GroupBy一列并获取平均值、最小值和最大值。在实践过程中,可以根据具体问题设置不同的参数以实现更加丰富的数据分析需求。

阅读剩余 24%

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一列并获取平均值、最小值和最大值 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年3月27日
下一篇 2023年3月27日

相关文章

  • 对pandas的dataframe绘图并保存的实现方法

    对于pandas的dataframe绘图并保存,可以通过matplotlib库完成,具体步骤如下: 步骤一:导入相关库 首先需要导入需要的库,其中pandas库用于数据处理,matplotlib库用于绘图,os库用于操作系统相关的操作(例如文件读写)。 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt i…

    python 2023年5月14日
    00
  • 如何用Python将数据集分成训练集和测试集

    要将数据集分成训练集和测试集,首先需要导入所需的库,包括pandas和sklearn。其中 pandas 用于处理数据,sklearn 则用于数据分离。以下是 Python 代码及详细解释: import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 读入数据集 dat…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • Pandas之Fillna填充缺失数据的方法

    下面是Pandas之Fillna填充缺失数据的方法的完整攻略。 概述 在数据分析和处理中,经常会遇到缺失数据的情况。Pandas提供了很多方法来处理缺失数据,其中之一就是Fillna填充缺失数据的方法。 Fillna方法可以用指定值、前向或后向填充的方法来填充缺失数据,可以适用于Series和DataFrame对象,相对来说比较灵活。 Fillna方法的常用…

    python 2023年5月14日
    00
  • 如何在Pandas DataFrame中串联列值

    在Pandas DataFrame中串联列值,通常使用concat()函数可以将多列数据按照一定的方式连接起来,这里提供一些实例说明。 1. 简单的串联 我们先构造一个简单的DataFrame: import pandas as pd data = {‘姓名’: [‘张三’, ‘李四’, ‘王五’], ‘年龄’: [20, 25, 30], ‘城市’: [‘…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • 如何使用Python中的Pandas获得巨大数据集的笛卡尔乘积

    要使用Pandas获得巨大数据集的笛卡尔乘积,首先你需要了解一些概念和方法:Pandas,笛卡尔积,以及Pandas Dataframe和Series。 Pandas是一个Python的数据分析和数据处理库,它可以让你轻松地处理和分析大型数据集。 笛卡尔积是指两个集合之间的所有可能的元素对组成的新集合。 Pandas Dataframe是一个具有行列索引的二…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • 详解Pandas groupby分组操作

    groupby 是 pandas 中非常重要的操作之一,它是指将数据按照一定的条件分为若干组,对每组数据执行特定的操作,然后将结果汇总为新的 DataFrame 的过程。通常,groupby 操作包括以下三个步骤: 分割:按照一定的规则将数据分为若干组; 应用:对每组数据执行特定的操作,例如聚合、转换、过滤等; 合并:将执行操作后得到的结果合并为一个新的数据…

    Pandas 2023年3月5日
    00
  • Pandas 执行类似SQL操作的4种方法

    Pandas是数据处理中不可或缺的工具之一,除了数据的读写、清洗、转换等基本操作,Pandas还支持一些类似SQL的操作,而这些操作对于熟悉SQL的用户来说,极大地方便了数据的操作和分析。 Pandas提供的SQL类操作主要包括以下几种方法: merge: 将两个DataFrame按照指定的列进行合并(类似于SQL中的join操作)。 groupby: 对D…

    Pandas 2023年3月7日
    00
  • 使用熔化和未熔化重塑Pandas数据框架

    使用 Pandas 数据框架时,我们有时需要对数据进行重塑以满足不同的业务需求。其中,熔化和未熔化重塑是两种常见的操作。 熔化重塑 熔化重塑是指将一张宽表转化为一张长表的操作,即将表格中的列转换为行,同时将其它列的数据也跟随转换为行。在 Pandas 中,我们可以使用 melt() 方法来进行熔化重塑。 以下是一个 sales 表格的例子: sales = …

    python-answer 2023年3月27日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部