【pandas-GroupBy分组函数】pandas.DataFrame.groupby 用法详解

Question

如题所述

Answer 1

DataFrame.groupby函数的语法为：DataFrame.groupby(by=None,axis=0,level=None,as_index=True,sort=True,group_keys=True,squeeze=NoDefault.no_default,observed=False,dropna=True)。分组操作通常包含1-3个步骤。

使用DataFrame.groupby可以检索DataFrameGroupBy对象中的子集，如gp = df.groupby('col1', 'col2'), 其中gp为groupby函数返回的对象。通过gp.get_group('col1val1', 'col2val2')可以检索特定分组的子集。

分组后，可应用函数计算统计量（如计数、均值等），返回结果为DataFrame，便于后续绘图、表处理，如gp.count()。绘图示例：gp.count().plot.bar('col3')

Apply函数示例：使用DataFrame.groupby对特定列进行操作。

Filter函数示例：根据条件筛选样本子集。

详细解析官方案例：构造数据集，基于特定列进行分组计算均值、保留原始索引、双层索引分组计算、不同层次分组、汇总计算、考虑NaN值、分组后列值加总、将NA视为分组。

总结：虽然官方示例简单，但对groupby机制的解释到位。后续处理如输出对象解释、用途等在实际应用中较为关键，未来将撰写详细总结。