Pandas数据分组groupby()和统计函数agg()的使用
上官
2023-01-31 14:52:12

数据分组

★ 使用 groupby() 方法进行分组
★ group.size()查看分组后每组的数量
★ group.groups 查看分组情况
★ group.get_group(“名字”) 根据分组后的名字选择分组数据

首先打开一份数据

使用 groupby() 方法进行分组

可以按 性别 进行分组，或者同时按 性别 和 婚姻状况 来分组

使用groupby的size方法可以查看分组后每组的数量, 并返回一个含有分组大小的Series

按性别分组：假如我想看男的有多少人？女的有多少人？

?
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import pandas as pd
 
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)  #处理数据的列标题与数据无法对齐的情况
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)   #无法对齐主要是因为列标题是中文
 
df=pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\python练习\xbx_stock_2019\People.xls',encoding='gbk')
df1=df.groupby('性别').size()
print(df1)

同时按 性别 和 婚姻状况 分组：

?
1
df.groupby(['性别','婚姻状况']).size()

对分组进行遍历

将分组后的对象进行遍历，可以获取到每个组的名字以及每个组的数据

例如我将上面的数据按照 性别 分组，它返回的是一个对象，结果是这样的：

?
1
<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x00000000028FCBE0>

我们看不到里面的内容，如果想要里面有什么内容可以使用for循环把里面的数据遍历出来

?
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import pandas as pd
 
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)  #处理数据的列标题与数据无法对齐的情况
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)   #无法对齐主要是因为列标题是中文
 
df=pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\python练习\xbx_stock_2019\People.xls',encoding='gbk')
 
group=df.groupby('性别')
 
for df_name,df_DataFrame in group:
    print(df_name)
    print(df_DataFrame)

这样就能看到分组后的对象信息了

现在我有一个这样的需求，我想知道，分组后，各组的年龄最大值、最小值和平均值，需要怎么做呢？

方法如下：

?
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import pandas as pd
 
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)  #处理数据的列标题与数据无法对齐的情况
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)   #无法对齐主要是因为列标题是中文
 
df=pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\python练习\xbx_stock_2019\People.xls',encoding='gbk')
 
group=df.groupby('性别')
 
for df_name,df_age in group:
    df_max=df_age['年龄'].max()
    df_min=df_age['年龄'].min()
    df_mean=df_age['年龄'].mean()
    print(f'{df_name}性的最大年龄是：{df_max}，最小年龄是：{df_min}，平均年龄是：{df_mean}')

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