groupby是Python中一個(gè)非常有用的函數(shù)，它可以幫助我們對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組和聚合操作。在數(shù)據(jù)分析和處理中，經(jīng)常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，然后對(duì)每個(gè)組進(jìn)行一些計(jì)算或者統(tǒng)計(jì)。groupby函數(shù)正是為此而生，它可以根據(jù)指定的列對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，并對(duì)每個(gè)組進(jìn)行相應(yīng)的操作。
**groupby函數(shù)的基本用法**
_x000D_groupby函數(shù)的基本用法非常簡單，只需要指定一個(gè)或多個(gè)列名作為分組的依據(jù)，然后再對(duì)每個(gè)組進(jìn)行相應(yīng)的操作。下面是一個(gè)簡單的例子，假設(shè)我們有一個(gè)包含學(xué)生姓名、科目和成績的數(shù)據(jù)集，我們想要按照科目對(duì)學(xué)生進(jìn)行分組，并計(jì)算每個(gè)科目的平均成績。
_x000D_`python
_x000D_import pandas as pd
_x000D_# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集
_x000D_data = {'姓名': ['張三', '李四', '王五', '趙六', '張三', '李四', '王五', '趙六'],
_x000D_'科目': ['數(shù)學(xué)', '數(shù)學(xué)', '數(shù)學(xué)', '數(shù)學(xué)', '英語', '英語', '英語', '英語'],
_x000D_'成績': [90, 85, 92, 88, 95, 90, 93, 89]}
_x000D_df = pd.DataFrame(data)
_x000D_# 按照科目分組，并計(jì)算平均成績
_x000D_average_score = df.groupby('科目')['成績'].mean()
_x000D_print(average_score)
_x000D_ _x000D_運(yùn)行結(jié)果如下：
_x000D_ _x000D_科目
_x000D_數(shù)學(xué) 88.75
_x000D_英語 91.75
_x000D_Name: 成績, dtype: float64
_x000D_ _x000D_可以看到，我們成功地按照科目對(duì)學(xué)生進(jìn)行了分組，并計(jì)算了每個(gè)科目的平均成績。這個(gè)例子展示了groupby函數(shù)的基本用法，只需要指定分組的依據(jù)列和需要進(jìn)行操作的列即可。
_x000D_**groupby函數(shù)的高級(jí)用法**
_x000D_除了基本的分組和聚合操作，groupby函數(shù)還提供了一些高級(jí)的用法，可以更加靈活地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析。下面介紹一些常用的高級(jí)用法。
_x000D_1. **多列分組**
_x000D_除了可以按照單個(gè)列進(jìn)行分組外，groupby函數(shù)還支持按照多個(gè)列進(jìn)行分組。只需要在groupby函數(shù)中指定多個(gè)列名即可。例如，我們可以按照科目和姓名對(duì)學(xué)生進(jìn)行分組，并計(jì)算每個(gè)組的平均成績。
_x000D_`python
_x000D_average_score = df.groupby(['科目', '姓名'])['成績'].mean()
_x000D_ _x000D_2. **自定義聚合函數(shù)**
_x000D_除了內(nèi)置的聚合函數(shù)（如mean、sum等），groupby函數(shù)還支持自定義聚合函數(shù)。只需要定義一個(gè)函數(shù)，然后將其作為參數(shù)傳遞給groupby函數(shù)的agg方法即可。例如，我們可以定義一個(gè)函數(shù)，計(jì)算每個(gè)組的最高成績和最低成績。
_x000D_`python
_x000D_def custom_agg(x):
_x000D_return {'最高成績': x.max(), '最低成績': x.min()}
_x000D_result = df.groupby('科目')['成績'].agg(custom_agg)
_x000D_ _x000D_3. **分組后的排序**
_x000D_在分組后，我們可以對(duì)分組結(jié)果進(jìn)行排序，可以按照分組的鍵進(jìn)行排序，也可以按照聚合結(jié)果進(jìn)行排序。只需要在groupby函數(shù)后面調(diào)用sort_values方法即可。例如，我們可以按照科目的平均成績進(jìn)行排序。
_x000D_`python
_x000D_average_score = df.groupby('科目')['成績'].mean().sort_values(ascending=False)
_x000D_ _x000D_4. **分組后的過濾**
_x000D_有時(shí)候我們需要根據(jù)某些條件過濾分組后的結(jié)果，只需要在groupby函數(shù)后面調(diào)用filter方法，并傳入一個(gè)函數(shù)作為參數(shù)。這個(gè)函數(shù)的返回值應(yīng)該是一個(gè)布爾值，用于指示是否保留該組。例如，我們可以過濾出平均成績大于90的組。
_x000D_`python
_x000D_filtered_groups = df.groupby('科目').filter(lambda x: x['成績'].mean() > 90)
_x000D_ _x000D_**groupby函數(shù)的相關(guān)問答**
_x000D_1. **Q: groupby函數(shù)返回的結(jié)果是什么類型的數(shù)據(jù)？**
_x000D_A: groupby函數(shù)返回的結(jié)果是一個(gè)GroupBy對(duì)象，它是一個(gè)中間結(jié)果，可以進(jìn)行進(jìn)一步的操作，如聚合、過濾、排序等。
_x000D_2. **Q: groupby函數(shù)是否可以對(duì)DataFrame的多個(gè)列進(jìn)行分組？**
_x000D_A: 是的，groupby函數(shù)支持對(duì)DataFrame的多個(gè)列進(jìn)行分組，只需要在groupby函數(shù)中指定多個(gè)列名即可。
_x000D_3. **Q: groupby函數(shù)是否支持自定義聚合函數(shù)？**
_x000D_A: 是的，groupby函數(shù)支持自定義聚合函數(shù)，只需要定義一個(gè)函數(shù)，并將其作為參數(shù)傳遞給agg方法即可。
_x000D_4. **Q: groupby函數(shù)是否支持分組后的排序？**
_x000D_A: 是的，groupby函數(shù)支持分組后的排序，可以按照分組的鍵進(jìn)行排序，也可以按照聚合結(jié)果進(jìn)行排序。
_x000D_5. **Q: groupby函數(shù)是否支持分組后的過濾？**
_x000D_A: 是的，groupby函數(shù)支持分組后的過濾，可以根據(jù)某些條件過濾分組后的結(jié)果，只需要調(diào)用filter方法，并傳入一個(gè)函數(shù)作為參數(shù)。
_x000D_通過以上的介紹，我們可以看到groupby函數(shù)在數(shù)據(jù)分析和處理中的重要性。它可以幫助我們輕松地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組和聚合操作，提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性。groupby函數(shù)還提供了一些高級(jí)的用法，可以根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行靈活的數(shù)據(jù)處理和分析。無論是初學(xué)者還是有經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)分析師，都應(yīng)該掌握groupby函數(shù)的用法，以便更好地應(yīng)對(duì)各種數(shù)據(jù)處理和分析任務(wù)。
_x000D_
京公網(wǎng)安備 11010802030320號(hào)