哪个网站可以做曝光台,做网站在阿里云上面买哪个服务,品牌企业网站案例,企业宣传片背景音乐案例 7: 数据分组与聚合 - 使用 groupby 进行分析
知识点讲解
数据分组和聚合是数据分析中的强大工具#xff0c;它们使我们能够按照某个或某些特定的列将数据分组#xff0c;并对每个分组应用聚合函数#xff0c;以便进行分析。
示例代码
基本分组与聚合
# 按照某列分…案例 7: 数据分组与聚合 - 使用 groupby 进行分析
知识点讲解
数据分组和聚合是数据分析中的强大工具它们使我们能够按照某个或某些特定的列将数据分组并对每个分组应用聚合函数以便进行分析。
示例代码
基本分组与聚合
# 按照某列分组并计算每组的平均值
grouped_avg df.groupby(Column).mean()
print(grouped_avg)多列分组
# 按照多列分组
grouped_multiple df.groupby([Column1, Column2]).sum()
print(grouped_multiple)分组后应用多个聚合函数
# 对分组数据应用多个聚合函数
grouped_multiple_agg df.groupby(Column).agg([mean, sum, count])
print(grouped_multiple_agg)使用 transform 方法
# 对分组后的数据应用 transform 方法
grouped_transform df.groupby(Column)[AnotherColumn].transform(mean)
df[GroupedMean] grouped_transform
print(df.head())代码解释:
groupby(Column) 根据指定列进行分组。可以使用各种聚合函数如 mean(), sum(), count() 等。agg 方法允许对分组后的数据应用多个聚合函数。transform 方法可以对分组后的数据应用一个函数并保持原始数据的形状。
通过分组和聚合可以更深入地理解数据的内在结构和特征。
