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Python中的groupby函数可以做什么，怎样使用？

服务器学习网综合整理   2024-12-02 11:21:22

重点内容：groupby函数的基本用法 首先，我们需要有一个pandas数据框作为操作对象。假设我们有一个包含学生成绩的数据框，其中包括学生姓名、班级和各科成绩。 使用groupby函数进行分组非常简单。例如，我们想要按班级分组，并计算每个班级的总人数，可以这样写： import pandas as...

在Python的数据处理领域，pandas库是一个不可或缺的工具，而其中的groupby函数更是数据分组和分析的利器。那么，groupby函数究竟能做什么呢？它可以根据一个或多个列的值，将数据框（DataFrame）中的行进行分组，并对每个分组应用聚合函数，如求和、平均、计数等。

重点内容：groupby函数的基本用法

首先，我们需要有一个pandas数据框作为操作对象。假设我们有一个包含学生成绩的数据框，其中包括学生姓名、班级和各科成绩。

使用groupby函数进行分组非常简单。例如，我们想要按班级分组，并计算每个班级的总人数，可以这样写：

import pandas as pd

# 假设df是我们的数据框
grouped = df.groupby('班级')
class_counts = grouped.size()
print(class_counts)

这里，groupby('班级')将数据框按“班级”列的值进行分组，size()函数则计算每个分组中的行数，即每个班级的学生人数。

重点内容：groupby与聚合函数结合使用

groupby函数真正的强大之处在于它可以与各种聚合函数结合使用。例如，我们想要计算每个班级的平均成绩，可以这样做：

average_scores = grouped['成绩列名'].mean()
print(average_scores)

这里，groupby('班级')仍然负责分组，而mean()函数则计算每个分组中“成绩列名”列的平均值。

Python中的groupby函数可以做什么，怎样使用？

总之，groupby函数是pandas库中非常实用的一个函数，它能够帮助我们轻松地进行数据分组和聚合分析。掌握它的用法，将极大地提升我们的数据处理效率。

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