python分组统计数据_【Python 数据分析】groupby分组统计

1.简介

(1)根据某些条件将数据拆分成组

(2)对每个组独立应用函数

(3)将结果合并到一个数据结构中

Dataframe在行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组，将一个函数应用到各个分组并产生一个新值，然后函数执行结果被合并到最终的结果对象中。

df.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, **kwargs)

2.实战演练

2.1 简单分组统计并聚合

import pandas as pd

import numpy as np

df = pd.DataFrame({'科目' : ['语文', '语文', '语文', '数学','数学'],

'姓名' : ['Jack', 'Lucy', 'Alice', 'Mark', 'Jhon'],

'性别' : ['man', 'woman', 'woman', 'man', 'man'],

'成绩' : [85, 90, 70, 60, 100]})

print(df)

print('------')

print(df.groupby('科目'), type(df.groupby('科目')))

print('------')

# 直接分组得到一个groupby对象，是一个中间数据，没有进行计算

a = df.groupby('科目').mean()

b = df.groupby(['科目','性别']).mean()

c = df.groupby(['科目'])['成绩'].mean() # 以A分组，算D的平均值

print(a,type(a),'\n',a.columns)

print(b,type(b),'\n',b.columns)

print