Pandas GroupBy 计算每个组合的出现次数

下面是关于 Pandas 的 GroupBy 计算每个组合的出现次数的完整攻略及实例说明。

什么是Pandas的GroupBy？

GroupBy是 Pandas 数据分析库的一种强大工具，它用于在 Pandas 数据框中根据用户指定的关键字将数据拆分成组，并对每组数据执行某些操作。

GroupBy的主要用途有哪些？

GroupBy的主要用途包括：
- 数据聚合和统计
- 数据分组
- 数据筛选和转换

如何使用Pandas的GroupBy？

通过调用 Pandas 数据框中的 groupby() 方法创建 GroupBy 对象，然后可以使用该对象中的各种聚合函数来处理每个组的数据。下面是一些基础的使用步骤：

1. 通过 Pandas 中的 read_csv() 函数读取 CSV 文件，并转换为数据框。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')

1. 根据需要的分组关键字调用 groupby() 方法创建 GroupBy 对象。

grouped_df = df.groupby('column_name')

1. 使用 GroupBy 对象提供的聚合函数处理每个组的数据。例如，可以对每个组进行计数。

count_df = grouped_df.size().reset_index(name='count')

1. 最后，将下一步处理所需的数据保存到新的数据框中。

count_df.to_csv('count.csv', index=False)

实例说明

现在，我们假设有以下数据的 CSV 文件：

name,skill,level
alice,swimming,basic
bob,swimming,advanced
cindy,dancing,advanced
david,swimming,basic
emma,dancing,basic

我们可以使用 Pandas 的 GroupBy 对象，查看每种技能的总人数，并根据级别进行分类。代码如下：

import pandas as pd

# read csv file
data = pd.read_csv('data.csv')

# group by skill and level
grouped = data.groupby(['skill', 'level'])

# count each group size
result = grouped.size()

# print result
print(result)

输出结果将显示每种技能和级别的总人数。

skill      level  
dancing    advanced    1
           basic       1
swimming   advanced    1
           basic       2
dtype: int64

此外，还可以将结果转换为 Pandas 数据框，以方便进行进一步的处理和分析。代码如下：

# convert result to DataFrame
df = result.reset_index(name='count')

# print result
print(df)

输出结果将显示每种技能和级别的总人数。

     skill     level  count
0  dancing  advanced      1
1  dancing     basic      1
2  swimming  advanced      1
3  swimming     basic      2

这就是使用 Pandas GroupBy 计算每个组合的出现次数的完整攻略和实例说明。希望能对大家有所帮助。