使用groupby()進(jìn)行數(shù)據(jù)分組
在pandas中，我們可以使用`groupby()`方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組操作。數(shù)據(jù)分組的好處是可以一次性計(jì)算得到所有分組中的統(tǒng)計(jì)量。例如，如果想要計(jì)算男女學(xué)生的平均成績(jī)分別是多少，可以先按照性別分組，然
在pandas中，我們可以使用`groupby()`方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組操作。數(shù)據(jù)分組的好處是可以一次性計(jì)算得到所有分組中的統(tǒng)計(jì)量。例如，如果想要計(jì)算男女學(xué)生的平均成績(jī)分別是多少，可以先按照性別分組，然后計(jì)算平均值。這樣就不需要分別計(jì)算女生和男生的平均成績(jī)，大大提高了效率。
引入模塊并創(chuàng)建DataFrame
首先，我們需要引入pandas模塊，并創(chuàng)建一個(gè)DataFrame來(lái)演示數(shù)據(jù)分組的操作。接著，我們可以打印出DataFrame來(lái)查看一下結(jié)果。
```python
import pandas as pd
data {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Nick', 'John'],
'Gender': ['Male', 'Male', 'Male', 'Female', 'Female', 'Female'],
'Score': [70, 80, 90, 85, 95, 75]}
df (data)
print(df)
```
通過(guò)上述代碼，我們創(chuàng)建了一個(gè)包含姓名、性別和分?jǐn)?shù)的DataFrame。接下來(lái)，我們將使用`groupby()`方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組。
按單列進(jìn)行分組
我們可以選擇一列作為分組依據(jù)，使用`groupby`方法進(jìn)行分組操作。例如，我們可以以`Gender`列進(jìn)行分組，并使用`()`方法打印出每個(gè)分組的第一行數(shù)據(jù)。
```python
grouped ('Gender')
print(())
```
通過(guò)上述代碼，我們以`Gender`列進(jìn)行分組，并使用`first()`方法打印出每個(gè)分組的第一行數(shù)據(jù)。結(jié)果如下所示：
```
Name Score
Gender
Female Tom 85
Male Tom 70
```
按多列進(jìn)行分組
除了單列之外，我們還可以選擇多列作為分組依據(jù)，只需將列名以列表形式傳遞給`groupby`方法即可。例如，我們可以以`Name`和`Gender`兩列進(jìn)行分組，并使用`last()`方法打印出每個(gè)分組的最后一行數(shù)據(jù)。
```python
grouped (['Name', 'Gender'])
print(())
```
通過(guò)上述代碼，我們以`Name`和`Gender`兩列進(jìn)行分組，并使用`last()`方法打印出每個(gè)分組的最后一行數(shù)據(jù)。結(jié)果如下所示：
```
Score
Name Gender
John Female 75
Male 90
Nick Female 95
Male 80
Tom Female 85
Male 70
```
根據(jù)函數(shù)進(jìn)行分組
除了按列名進(jìn)行分組，我們還可以根據(jù)函數(shù)的返回值進(jìn)行分組。首先，我們需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)函數(shù)來(lái)判斷某一列的值屬于哪個(gè)組別。例如，我們可以創(chuàng)建一個(gè)`get_type`函數(shù)，如果列名為a、b、e或m中的任意一個(gè)，就分為組別`vowel`，否則分為組別`consonant`。
```python
def get_type(column):
vowels ['a', 'e', 'i', 'o', 'u']
if column.lower() in vowels:
return 'vowel'
else:
return 'consonant'
```
接下來(lái)，我們可以使用該函數(shù)作為`groupby`方法的參數(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組操作。例如，我們可以以`Name`列為基準(zhǔn)進(jìn)行分組，并打印出第一組的情況。
```python
grouped (get_type(df['Name']))
print(())
```
通過(guò)上述代碼，我們以`Name`列為基準(zhǔn)進(jìn)行分組，并使用`first()`方法打印出第一組的情況。結(jié)果如下所示：
```
Name Gender Score
consonant Nick Male 80
vowel Tom Male 70
```
通過(guò)以上的例子，我們可以看到通過(guò)`groupby()`方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分組可以大大提高計(jì)算效率，同時(shí)也方便了統(tǒng)計(jì)和分析。無(wú)論是按照單列分組還是多列分組，抑或是根據(jù)函數(shù)進(jìn)行分組，pandas的`groupby()`方法都能滿足我們的需求，讓數(shù)據(jù)分析更加便捷和高效。