Python Pandas中的分组聚合操作详解

目录

• 完整Excel数据
• 读取数据并进行简单分组
• 多列分组及聚合函数应用
• 自定义聚合函数的应用
• 同时应用多个聚合函数
• 迭代分组
• 条件过滤
• 转换分组及分组排序
• 完整代码

Pandas 是 python 中用于数据分析的重要工具，它提供了丰富的数据操作方法。在数据分析过程中，经常需要对数据进行分组聚合操作。本文将介绍 Pandas 中的数据分组方python法以及不同的聚合操作，并结合代码示例进行说明。

完整Excel数据

读取数据并进行简单分组

首先，我们通过 Pandas 读取 Excel 文件，并使用单个列进行分组，并应用聚合函数。示例代码如下：

df1 = pd.read_excel('C:\\Users\\liuchunlin2\\Desktop\\数据1.xlsx')
df www.devze.com= df1.groupby('店铺名称', as_index=False).sum()
print(df)

多列分组及聚合函数应用

接着，我们演示了如何使用多个列进行分组，并应用聚合函数：

df2 = df1.groupby(['店铺名称','订单号'], as_index=False).sum()
print(df2)

自定义聚合函数的应用

在这个示例中，我们定义了一个自定义聚合函数 custom_agg，并将其应用在分组聚合操作中：

def custom_agg(x):
    return x.max() - x.min()

result = df1.groupbyandroid('店铺名称', as_index=False)['销售数量'].agg(custom_agg)
print(result)

同时应用多个聚合函数

我们还可以同时应用多个聚合函数，示例如下：

df3 = df1.groupby('店铺名称', as_index=False).agg({'销售数量': 'sum', '销售金额': 'mean'})
print(df3)

迭代分组

Pandas 支持迭代分组的操作，通过以下示例可以看到迭代分组的效果：

for group, data in df1.groupby('店铺名称'):
    print(group)  # 分组的键值
    print(data)  # 所有属于该分组的数据

条件过滤

根据条件过滤分组：

df4 = df1.groupby('店铺名称').filter(lambda x: x['销售金额'].sum() > 300)
print(df4)

转换分组及分组排序

最后，我们演示了分组数据的转换以及分组排序的操作：

df1['NewColumn'] = df1.groupby('店铺名称')['销售数量'].transform(lambda x:x.sum())
print(df1)

排序

df5 = df1.groupby('店铺名称').sum().sort_values('销售数量', ascending=True)
print(df5)

以上就是关于 Pandas 分组聚合操作的详细介绍，通过这些示例代码和解释，相信读者对 Pandas 中的分组聚合操作有了更深入的理解。

总结：在数据分析中，对数据进行分组聚合是一项常见且重要的操作，Pandas 提供了丰富的功能来实现这一目的，包括单列分组、多列分组、自定义聚合函数、迭代分组、数据导出、条件过滤、分组转换以及分组排序等操作，能够满足大部分数据分析需求。

完整代码

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取两个 Excel 文件
df1 = pd.read_excel('C:\\Users\\liuchunlin2\\Desktop\\数据1.xlsx')

#使用单个列进行分组，并应用聚合函数
df=df1.groupby('店铺名称', as_index=False).sum()
#df=df1.groupby('店铺名称', as_index=False).aggregate({'销售数量': 'sum'})
print(df)

#使用多个列进行分组，并应用聚合函数：
df2=df1.groupby([js'店铺名称','订单号'], as_index=False).sum()
print(df2)

# 定义自定义聚合函数
def custom_agg(x):
    return x.max() - x.min()
# 使用自定义聚合函数对 'Column2' 进行聚合
result = df1.groupby('店铺名称', as_index=False)['销售数量'].agg(custom_agg)
print(result)

# 同时应用多个聚合函数
df3=df1.groupby('店铺名称', as_index=False).agg({'销售数量': 'sum', '销售金额': 'mean'})
print(df3)

# 迭代分组
for group, data in df1.groupby('店铺名称'):
    print(group)  # 分组的键值
    print(data)  # 所有属于该分组的数据

df3.to_excel('merged.xlsx', index=False)
print('这是一条数据分割线')

#根据条件过滤分组
df4=df1.groupby('店铺名称').filter(lambda x: x['销售金额'].sum() > 300)
print(df4)

#转换分组
df1['NewColumn'] = df1.groupby('店铺名称')['销售数量'].transform(lambda x:x.sum())  # 对 'Column2' 在每个分组内进行转换操作
#df=df1.groupby('店铺名称', as_index=False)['销售数量'].tran编程客栈sform('sum')
print(df1)

#分组排序
df5=df1.groupby('店铺名称').sum().sort_values('销售数量', ascending=True)  # ascending=True 升序 ascending=False 降序
print(df5)

到此这篇关于Python Pandas中的分组聚合操作详解的文章就介绍到这了,更多相关Pandas分组聚合内容请搜索编程客栈(www.devze.com)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程客栈(www.devze.com)！