Python 汇总和计数进行统计分析

下面是针对Python的汇总和计数进行统计分析的完整攻略。

汇总和计数进行统计分析

在Python中，我们可以使用pandas库来进行数据分析和统计。其中，groupby()方法可以对数据分组，并进行统计分析。
以下是groupby()方法的使用方法：

df.groupby(by=grouping_columns)[columns_to_show].function()

其中，by代表分组的列名，columns_to_show代表显示哪些列的数据，function则代表统计分析函数。下面分别介绍三个常用的函数：

count()

count()函数用于计算每个组的数据数量，示例如下：

df.groupby('group')['value'].count()

其中，group为分组的列名，value为需要统计的列名。

sum()

sum()函数用于计算每个组的数据总和，示例如下：

df.groupby('group')['value'].sum()

其中，group为分组的列名，value为需要统计的列名。

describe()

describe()函数用于计算每个组的数据基本情况，包括数据量、均值、标准差、最小值、最大值等，示例如下：

df.groupby('group')['value'].describe()

其中，group为分组的列名，value为需要统计的列名。

示例说明

以学生成绩为例，假设有以下数据：

name	course	grade
Alice	Math	85
Alice	English	76
Bob	Math	90
Bob	English	88
Carol	Math	100
Carol	English	92

我们可以用代码进行数据统计分析。首先，我们导入pandas库并读入数据：

import pandas as pd

data = {
    'name': ['Alice', 'Alice', 'Bob', 'Bob', 'Carol', 'Carol'],
    'course': ['Math', 'English', 'Math', 'English', 'Math', 'English'],
    'grade': [85, 76, 90, 88, 100, 92]
}

df = pd.DataFrame(data)

接着，我们可以使用groupby()函数进行分组统计分析。

例如，我们可以计算每个学生的平均成绩：

df.groupby('name')['grade'].mean()

输出结果为：

name
Alice    80.5
Bob      89.0
Carol    96.0
Name: grade, dtype: float64

又例如，我们可以计算每个科目的及格人数：

df.groupby('course')['grade'].apply(lambda x: (x >= 60).sum())

其中，lambda x: (x >= 60).sum()是一个匿名函数，用于计算及格人数。输出结果为：

course
English    3
Math       3
Name: grade, dtype: int64

通过以上示例，我们可以看到pandas库非常方便且强大，可以快速完成数据分析和统计。