pandas中的groupby函数应用

常的数据分析中，经常需要将数据根据某个（多个）字段划分为不同的群体（group）进行分析，在Excel中我们可以非常方便地使用“筛选”、“排序”等方式进行相关操作，但在Pandas中我们就主要使用groupby函数来完成。比如：有10个员工分布在一家公司4个不同的部门，具体数据可以使用python简单生成一下，如下：

import pandas as pdimport numpy as npcompany=["A","B","C","D"]data=pd.DataFrame({    "部门":[company[x] for x in np.random.randint(0,len(company),10)],    "工资":np.random.randint(5,50,10),    "年龄":np.random.randint(15,50,10)})data

运行结果如下：

下面我们进行聚合排序，把同一部门的人聚在一起，使用groupby来操作一下：

data.groupby("部门")

显示如下：

啊，显示不出来？怎么办？不用担心，我们在后面加一句话

#完整显示groupby后的数据data.groupby("部门").apply(lambda x:x[:])

跑一下看看，如下图：

搞定了，聚合完成