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2024年2月18日发(作者：金属异形件加工)
pandasgroupby用法
Pandas是一个非常强大的数据分析工具，其中的groupby(函数是用于对数据进行分组和汇总操作的重要函数之一、在本文中，我们将深入探讨pandas groupby的用法。
首先，让我们了解一下groupby函数的基本概念。groupby函数可以将数据根据一个或多个键（通常是一列或多列）进行分组。然后，我们可以对这些分组后的数据进行各种聚合运算，如求和、计数、平均数等。groupby函数的基本语法如下：
```python
grouped = y('key')
```
这里的df是一个pandas的DataFrame对象，key是指用来进行分组的列的名字。在进行分组后，我们可以对grouped对象进行各种操作。下面，我们将详细介绍groupby函数的用法。
**1.单列分组**
我们首先介绍如何使用groupby将数据根据单列进行分组。假设我们有一个DataFrame对象df，其中有两列'key'和'value'，我们希望根据'key'列对数据进行分组，并计算每个分组的平均值。我们可以按照以下方法实现：
```python
grouped = y('key')
mean_value = grouped['value'].mean
```
这里，我们首先使用groupby函数根据'key'列进行分组，并且将结果保存到grouped对象中。然后，我们使用mean(函数计算分组后每个分组中'value'列的平均值。结果将保存在mean_value对象中。
除了求平均值，我们还可以使用其他聚合函数，如sum(、count(、min(、max(等，具体使用方法和mean(函数类似。此外，我们还可以使用agg(函数同时应用多个聚合函数，如：
```python
agg_result = grouped['value'].agg(['sum', 'mean', 'count'])
```
这里，我们使用agg(函数同时计算每个分组中'value'列的和(sum)、平均值(mean)和计数(count)，结果将保存在agg_result对象中。
**2.多列分组**
除了单列分组，我们还可以根据多列进行分组。假设我们的DataFrame对象df有三列'key1'、'key2'和'value'，我们希望根据'key1'和'key2'两列对数据进行分组，并计算每个分组的均值。我们可以按照以下方法实现：
```python
grouped = y(['key1', 'key2'])
mean_value = grouped['value'].mean
```
这里要注意的是，我们传递给groupby函数的参数是一个列名列表，用于指定按照哪些列进行分组。
**3. 使用字典和Series进行分组**
除了使用DataFrame列进行分组，我们还可以使用字典和Series对象进行分组。假设我们有一个字典dict，其中的键是数据列名，值是要分组的数据。我们可以使用以下方法将字典进行分组：
```python
grouped = y(dict)
```
同样，我们也可以使用Series对象进行分组：
```python
grouped = y(series)
```
这里的dict和series参数可以是包含键的字典和Series对象。
**4.自定义分组函数**
除了使用列、字典和Series进行分组，我们还可以使用自定义函数进行分组。为了创建一个自定义分组函数，我们需要传递一个函数给groupby函数的key参数。这个函数会被应用于每个行，返回值将被用作分组依据。例如，我们可以根据值的奇偶性来分组数据：
```python
def custom_group(value):
if value % 2 == 0:
return 'even'
else:
return 'odd'
grouped = y(custom_group)
```
在这个例子中，我们定义了一个custom_group函数，根据传入值的奇偶性返回'even'或'odd'。然后，我们将这个函数传递给groupby函数进行分组。
**5.分组迭代**
一旦我们进行了分组，我们可以通过迭代grouped对象来访问分组后的数据。我们可以使用for循环遍历每个分组，并对每个分组进行操作。例如，我们可以计算每个分组的大小：
```python
for key, group in grouped:
print(key)
print([0])
```
在这个例子中，我们通过迭代grouped对象，获取每个分组的键和对应的数据组。我们可以使用key变量获取分组的键，使用group变量获取分组的数据。这里，我们打印了每个分组的键和大小。
**6.分组过滤**
除了对分组进行聚合运算，我们还可以根据一些条件筛选分组。通过使用filter(函数，我们可以根据分组的属性来过滤数据。例如，我们可以仅选择大小超过2的分组：
```python
filtered = (lambda x: [0] > 2)
```
在这个例子中，我们定义了一个lambda函数，它的输入参数x是每个分组。我们使用了shape[0]来获取分组的大小，并筛选出大小超过2的分组。
**7.分组转换**
我们可以使用transform(函数对每个分组中的数据进行转换操作。transform函数将会返回与原始DataFrame具有相同索引的数据，但是数据已经根据分组的属性进行转换。例如，我们可以计算每个分组中数据与其平均值的差：
```python
transformed = grouped['value'].transform(lambda x: x -
()
```
在这个例子中，我们通过transform函数对每个分组中'value'列的数据进行平均值计算，并将结果减去平均值。
**8.分组排序**
最后，我们介绍如何对分组后的数据进行排序。我们可以使用sort_values(函数对每个分组中的数据进行排序。例如，我们可以根据'value'列对分组后的数据进行降序排序：
```python
sorted_df = (lambda x: _values('value',
ascending=False))
```
在这个例子中，我们使用apply函数对每个分组进行排序操作。在lambda函数中，我们指定根据'value'列进行降序排序。
综上所述，pandas的groupby函数是一个非常强大的工具，可以对数据进行灵活的分组和汇总操作。我们可以使用单列、多列、字典、Series和自定义函数进行分组，然后可以进行各种聚合、过滤、转换和排序操作。掌握groupby函数的用法，将有助于我们更好地分析和理解数据。
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