Python数据分析中Groupby用法之通过字典或Series进行分组的实例

下面详细讲解一下“Python数据分析中Groupby用法之通过字典或Series进行分组的实例”的完整攻略。

1. Groupby概述

groupby是pandas中非常实用的一个功能，它可以在数据处理中进行分组聚合操作，可以对数据集进行分组，之后进行个性化的操作。在实际的数据处理中，我们经常需要对数据进行分组，比如在股票数据中，我们需要对相同股票代码的所有数据进行统计分析。

2. 通过字典进行分组

字典是一种非常实用的数据类型，可以快速将数据按照特定规则进行分类。在groupby中，可以通过字典来对数据进行分组。下面看一个示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C': np.random.randn(8),
                   'D': np.random.randn(8)})
# 定义字典，为‘foo’赋值1，为‘bar’赋值2
mapping = {'foo': 1, 'bar': 2}
# 将A列中的值，用字典mapping进行替换
df['A'] = df['A'].map(mapping)
# 进行groupby操作
grouped = df.groupby('A')
# 按照分组，对所有的行进行求和操作
grouped_sum = grouped.sum()

在上述代码中，我们用字典mapping来对DataFrame中的A列进行分组操作，并进行求和操作，得到了每个分组的总和。

3. 通过Series进行分组

Series也是pandas中的常用数据类型，它类似于一维数组，并具有对每个元素进行操作的函数。下面看一个通过Series进行分组的示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C': np.random.randn(8),
                   'D': np.random.randn(8)})
# 将DataFrame中的一列转化为Series类型
size_series = df['B'].str.len()
# 进行groupby操作
grouped = df.groupby(size_series)
# 按照分组，对所有的行进行求和操作
grouped_sum = grouped.sum()

在上述代码中，我们将DataFrame中的B列进行了转换，转换成了Series类型，用Series进行分组，进行求和操作，得到了每个分组的总和。

以上就是“Python数据分析中Groupby用法之通过字典或Series进行分组的实例”攻略的完整内容，希望对您有所帮助。