Pandas怎样实现groupby分组统计

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于 2021-08-24 21:30:22 发布

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分类专栏： python 文章标签： python

本文链接：https://blog.csdn.net/zjl_python/article/details/119899141

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本文详细介绍了Python的Pandas库如何进行groupby操作，通过实例展示了如何对数据进行分组并进行统计分析，包括求和、平均、计数等方法，帮助读者掌握数据处理的核心技巧。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >


'''
# 类似SQL:
select city,max(temperature) from city_weather group by city;
groupby:先对数据分组，然后在每个分组上应用聚合函数、转换函数
本次演示:
—、分组使用聚合函数做数据统计
二.遍历groupby的结果理解执行流程
三、实例分组探索天气数据'''
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt #可展示matplot图表
df = pd.DataFrame({"A":['foo','bar','foo','bar','foo','bar','foo','foo'],
                   "B":['one','one','two','three','two','two','one','three'],
                   "C":np.random.randn(8),
                   'D':np.random.randn(8)})
#print(df)
#一、分组使用聚合函数做数据统计
#1、单个列groupby,查询所有数据列的统计
g1 = df.groupby('A').sum()
#2、多个列groupby，查询所有数据列的统计
g2 =df.groupby(['A','B']).sum()
#3、同时查看多种数据统计
g3 = df.groupby('A').agg([np.sum,np.mean,np.std])
#4、查看单列的结果数据统计
#方法1ÿ