1. pandas之分组groupby()的使用整理与总结
pandas是一个强大的数据分析工具，其中的groupby()函数在数据分组方面有着重要的作用。本文将详细介绍pandas中groupby()函数的使用方法，并总结一些常见的应用场景。
2. groupby()函数的基本概念
在pandas中，groupby()函数用于按照给定的键对数据进行分组。它将数据集按照指定的键值拆分成多个小组，然后可以在每个小组上应用一些统计操作，例如求和、平均值等。这种分组和应用的操作非常灵活，可以轻松实现复杂的数据分析需求。
2.1. 分组键的选择
在使用groupby()函数时，需要选择适合的分组键，也就是按照哪个列或者列的组合进行分组。通常情况下，可以选择某一列的名称作为分组键，也可以选择多个列的组合作为分组键。例如，如果有一个关于某个城市的销售数据，可以按照城市名称进行分组：
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'City': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Shenzhen', 'Beijing', 'Shanghai'],
'Year': [2019, 2019, 2019, 2019, 2020, 2020],
'Sales': [100, 200, 150, 120, 180, 250]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按照城市进行分组
grouped = df.groupby('City')
在上面的例子中，我们选择了"City"列作为分组键，并将DataFrame按照城市名称进行了分组。接下来，可以在每个分组上应用各种数据操作。
2.2. 分组后的操作
分组操作可以使用各种统计函数，例如sum、mean、median等，也可以使用自定义函数。通过在groupby对象上调用这些函数，可以在每个分组上应用相应的操作。下面是一些常用的分组操作的示例：
# 求每个城市的总销售额
grouped['Sales'].sum()
# 求每个城市每年的平均销售额
grouped['Sales'].mean()
# 自定义函数求每个城市的销售额的中位数和标准差
grouped['Sales'].agg(['median', 'std'])
通过以上操作，我们可以在每个分组上应用相应的统计函数，并获得对应的结果。这些操作可以帮助我们进行数据分析，并得到我们需要的特定统计量。
3. groupby()的常见应用场景
3.1. 分组计算统计量
pandas的groupby()函数在计算统计量时非常有用。例如，我们可以按照不同的年份分组，计算每年的平均销售额：
# 按照年份进行分组
grouped = df.groupby('Year')
# 计算每年的平均销售额
average_sales = grouped['Sales'].mean()
通过以上代码，我们成功按照年份进行了分组，并计算出了每年的平均销售额。
3.2. 按照多个条件进行分组
pandas的groupby()函数也支持按照多个条件进行分组。例如，我们可以按照城市和年份进行分组，计算每个城市每年的总销售额：
# 按照城市和年份进行分组
grouped = df.groupby(['City', 'Year'])
# 计算每个城市每年的总销售额
total_sales = grouped['Sales'].sum()
通过以上代码，我们按照"City"和"Year"两个列进行了分组，并计算出了每个城市每年的总销售额。
3.3. 对分组后的数据进行筛选
在分组后的数据中，我们可以使用filter()函数对数据进行筛选。该函数接受一个函数作为参数，并返回符合条件的数据。
# 筛选出每个城市平均销售额大于200的数据
filtered_data = grouped.filter(lambda x: x['Sales'].mean() > 200)
通过以上代码，我们筛选出了平均销售额大于200的数据。
3.4. 对分组后的数据进行排序
在分组后的数据中，我们可以使用sort_values()函数对数据进行排序。该函数可以按照指定的列或列的组合进行排序。
# 按照城市和销售额进行排序
sorted_data = df.sort_values(['City', 'Sales'])
通过以上代码，我们按照"City"和"Sales"两个列进行了排序。
4. 总结
通过本文的介绍，我们了解了pandas中groupby()函数的基本概念和使用方法。它可以对数据进行分组，并在每个分组上进行各种操作，例如计算统计量、筛选数据、排序等。groupby()函数是pandas中非常重要和实用的功能之一，可以帮助我们在数据分析中实现复杂的需求。
在使用groupby()函数时，我们需要选择合适的分组键，并根据需求选择不同的操作，例如求和、平均值、中位数等。还可以使用自定义函数进行数据操作，从而满足特定的需求。
总而言之，pandas中的groupby()函数可以帮助我们轻松实现对数据的分组和操作，是数据分析中不可或缺的工具。通过合理的使用groupby()函数，我们可以快速准确地得到我们需要的结果，并进行更深入的数据分析。