在数据分析时 分组也是一个常用的功能 比如分别统计每个月的股票波动率、每个部门的人数、每个季度的利润等等。在Pandas中提供了groupy方法对数据进行分组。Pandas中的groupby一般包括以下三个步骤
拆分 依据指定的规则将数据拆分为不同的组合。执行函数 将一个方法相对独立地在每个组合上执行。组合 将每个组合上执行的结果组合到一个结果集中。下面我们以图中的数据来演示上述各项功能。
1、分组使用groupby方法 将df3进行分组 并使用list查看分组的内容。
g1 df3.groupby( E ) list(g1)
可以看到 分组实际上是将指定分组的列不同值作为key 默认忽略np.nan 可以使用dropna False配置修改 再将dataframe中相应的数据拆分出来作为其value。
2、求和示例分组后的对象 可以使用多种内置聚合函数 比如求和sum、平均值mean、标准差std等。本例对分组后的对象g1进行求和 计算根据E列分组后 其他各列求和的结果。
也可以计算指定列的求和结果 比如只计算A列的和。
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