Pandas数据分析之groupby函数用法实例详解

1. 什么是groupby函数

groupby函数是Pandas库中的一个非常重要的函数，它用于对数据进行分组操作。通过groupby函数，我们可以根据指定的列或多列对数据进行分组，并对每个分组进行聚合操作或者其他一些操作。

2. groupby函数的基本用法

使用groupby函数的基本语法如下：

df.groupby(by, axis=0, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, observed=False, **kwargs)

各个参数的含义如下：

by： 用于指定分组依据的列或多列

axis： 指定进行分组的轴，0表示列，1表示行

as_index： 是否将分组依据的列作为索引，默认为True

sort： 是否对分组后的结果进行排序，默认为True

group_keys： 是否显示分组依据的列，默认为True

squeeze： 是否将分组后的结果进行压缩，默认为False

observed： 在使用多列作为分组依据时，是否观察所有可能的组合，默认为False

3. groupby函数的实例

3.1 数据准备

首先，我们先准备一份示例数据，以便后面进行分组操作。

import pandas as pd

data = {
    'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'John'],
    'Subject': ['Math', 'English', 'Math', 'English', 'Math'],
    'Score': [80, 75, 90, 85, 95]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

运行以上代码，输出如下：

  Name  Subject  Score
0   Tom     Math     80
1  Nick  English     75
2  John     Math     90
3   Tom  English     85
4  John     Math     95

3.2 单列分组

我们首先以"Subject"列作为分组依据，对数据进行分组操作：

grouped = df.groupby('Subject')

for name, group in grouped:
    print(name)
    print(group)
    print('---')
print(grouped.get_group('Math'))

运行以上代码，输出如下：

English
   Name  Subject  Score
1  Nick  English     75
3   Tom  English     85
---
Math
  Name Subject  Score
0  Tom    Math     80
2  John    Math     90
4  John    Math     95

3.3 多列分组

我们还可以使用多列作为分组依据。例如，我们以"Name"和"Subject"两列作为分组依据：

grouped = df.groupby(['Name', 'Subject'])

for name, group in grouped:
    print(name)
    print(group)
    print('---')
print(grouped.get_group(('Tom', 'Math')))

运行以上代码，输出如下：

('John', 'Math')
  Name Subject  Score
2  John    Math     90
4  John    Math     95
---
('Nick', 'English')
   Name  Subject  Score
1  Nick  English     75
---
('Tom', 'English')
  Name  Subject  Score
3  Tom  English     85
---
('Tom', 'Math')
  Name Subject  Score
0  Tom    Math     80

3.4 分组聚合操作

在实际应用中，我们经常需要对每个分组进行聚合操作，例如求和、平均值等。可以使用agg方法对分组后的数据进行聚合操作：

grouped = df.groupby('Subject')

agg_result = grouped['Score'].agg(['sum', 'mean'])
print(agg_result)

运行以上代码，输出如下：

         sum  mean
Subject           
English  160  80.0
Math     265  88.33

4. 总结

通过本文对groupby函数的详细讲解，我们了解了groupby函数的基本用法和示例。在实际应用中，groupby函数是进行数据分组的重要工具，能够方便地对数据进行分组和聚合操作。通过灵活运用groupby函数，我们可以更加高效地进行数据分析和处理。