Pandas 中级教程——数据分组与聚合

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简介: Pandas 中级教程——数据分组与聚合

Python Pandas 中级教程:数据分组与聚合

Pandas 是数据分析领域中广泛使用的库,它提供了丰富的功能来对数据进行处理和分析。在实际数据分析中,数据分组与聚合是常见而又重要的操作,用于对数据集中的子集进行统计、汇总等操作。本篇博客将深入介绍 Pandas 中的数据分组与聚合技术,帮助你更好地理解和运用这些功能。

1. 安装 Pandas

确保你已经安装了 Pandas。如果尚未安装,可以使用以下命令:

pip install pandas
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2. 导入 Pandas 库

在使用 Pandas 之前,首先导入 Pandas 库:

import pandas as pd
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3. 数据加载

在介绍数据分组与聚合之前,我们先加载一些示例数据:

# 读取数据集
df = pd.read_csv('your_data.csv')
AI 代码解读

4. 数据分组

4.1 单列分组

# 按某一列进行分组
grouped = df.groupby('column_name')
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4.2 多列分组

# 按多列进行分组
grouped = df.groupby(['column1', 'column2'])
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5. 数据聚合

5.1 常用聚合函数

Pandas 提供了丰富的聚合函数,如 sum、mean、count 等:

# 对分组后的数据进行求和
sum_result = grouped['target_column'].sum()

# 对分组后的数据进行均值计算
mean_result = grouped['target_column'].mean()

# 统计每组的数量
count_result = grouped['target_column'].count()
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5.2 自定义聚合函数

除了内置的聚合函数,你还可以使用自定义函数:

# 自定义聚合函数
def custom_aggregation(x):
    return x.max() - x.min()

# 应用自定义聚合函数
custom_result = grouped['target_column'].agg(custom_aggregation)
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6. 多个聚合操作

你可以同时应用多个聚合操作,得到一个包含多个统计结果的 DataFrame:

# 多个聚合操作
result = grouped['target_column'].agg(['sum', 'mean', 'count', custom_aggregation])
AI 代码解读

7. 多层索引

分组操作可能会生成多层索引的结果,你可以使用 reset_index 方法将其转换为常规 DataFrame:

# 将多层索引转为常规索引
result_reset = result.reset_index()
AI 代码解读

8. 多级分组

你还可以对多个列进行多级分组:

# 多级分组
grouped_multi = df.groupby(['column1', 'column2'])
AI 代码解读

9. 过滤

通过 filter 方法可以根据分组的统计信息筛选数据:

# 过滤出符合条件的分组
filtered_group = grouped.filter(lambda x: x['target_column'].sum() > threshold)
AI 代码解读

10. 总结

通过学习以上 Pandas 中的数据分组与聚合技术,你可以更灵活地对数据进行分析和总结。这些功能对于理解数据分布、发现模式以及制定进一步分析计划都非常有帮助。希望这篇博客能够帮助你更好地掌握 Pandas 中级数据分组与聚合的方法。

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