Pandas Groupby：在Python中汇总、聚合和分组数据-编程知识

GroupBy是一个非常简单的概念。我们可以创建一个类别分组，并对这些类别应用一个函数。这是一个简单的概念，但它是一种在数据科学中广泛使用的非常有价值的技术。在真实的的数据科学项目中，您将处理大量数据并一遍又一遍地尝试，因此为了提高效率，我们使用Groupby概念。Groupby概念非常重要，因为它能够有效地汇总、聚合和分组数据。

汇总

汇总包括统计，描述数据帧中存在的所有数据。我们可以使用describe（）方法总结数据框中的数据。此方法用于从数据帧中获取min、max、sum、count值沿着该特定列的数据类型。

describe（）：此方法详细说明数据类型及其属性。

dataframe_name.describe()

unique（）：此方法用于从给定列中获取所有唯一值。

dataframe[‘column_name].unique()

nunique（）：这个方法类似于unique，但它会返回唯一值的计数。

dataframe_name[‘column_name].nunique()

info（）：此命令用于获取数据类型和列信息
columns：此命令用于显示数据框中存在的所有列名

示例：


# importing pandas as pd for using data frame
import pandas as pd# creating dataframe with student details
dataframe = pd.DataFrame({'id': [7058, 4511, 7014, 7033],'name': ['sravan', 'manoj', 'aditya', 'bhanu'],'Maths_marks': [99, 97, 88, 90],'Chemistry_marks': [89, 99, 99, 90],'telugu_marks': [99, 97, 88, 80],'hindi_marks': [99, 97, 56, 67],'social_marks': [79, 97, 78, 90], })# display dataframe
dataframe

在这里插入图片描述

# describing the data frame
print(dataframe.describe())print("-----------------------------")
# finding unique values
print(dataframe['Maths_marks'].unique())print("-----------------------------")
# counting unique values
print(dataframe['Maths_marks'].nunique())print("-----------------------------")
# display the columns in the data frame
print(dataframe.columns)print("-----------------------------")
# information about dataframe
print(dataframe.info())

在这里插入图片描述

聚合

聚合用于获得数据帧中所有列或数据帧中特定列的均值、平均值、方差和标准差。

sum（）：返回数据帧的和

dataframe[‘column].sum()

mean（）：返回数据框中特定列的平均值
std（）：返回该列的标准差。
var（）：返回该列的方差
min（）：返回列中的最小值
max（）：返回列中的最大值

示例：


# importing pandas as pd for using data frame
import pandas as pd# creating dataframe with student details
dataframe = pd.DataFrame({'id': [7058, 4511, 7014, 7033],'name': ['sravan', 'manoj', 'aditya', 'bhanu'],'Maths_marks': [99, 97, 88, 90],'Chemistry_marks': [89, 99, 99, 90],'telugu_marks': [99, 97, 88, 80],'hindi_marks': [99, 97, 56, 67],'social_marks': [79, 97, 78, 90], })# display dataframe
dataframe

在这里插入图片描述


# getting all minimum values from
# all columns in a dataframe
print(dataframe.min())
print("-----------------------------------------")# minimum value from a particular
# column in a data frame
print(dataframe['Maths_marks'].min())
print("-----------------------------------------")# computing maximum values
print(dataframe.max())
print("-----------------------------------------")# computing sum
print(dataframe.sum())
print("-----------------------------------------")# finding count
print(dataframe.count())
print("-----------------------------------------")# computing standard deviation
print(dataframe.std())
print("-----------------------------------------")# computing variance
print(dataframe.var())

在这里插入图片描述

分组

它用于通过使用groupby（）方法对数据帧中的一个或多个列进行分组。Groupby主要是指涉及以下步骤中的一个或多个的过程：

拆分：这是一个通过对数据集应用某些条件将数据拆分成组的过程。
应用：它是一个过程，在这个过程中，我们将一个函数独立地应用于每个组
组合：这是一个在应用groupby后将不同数据集组合在一起并生成数据结构的过程

# importing pandas as pd for using data frame
import pandas as pd# creating dataframe with student details
dataframe = pd.DataFrame({'id': [7058, 4511, 7014, 7033],'name': ['sravan', 'manoj', 'aditya', 'bhanu'],'Maths_marks': [99, 97, 88, 90],'Chemistry_marks': [89, 99, 99, 90],'telugu_marks': [99, 97, 88, 80],'hindi_marks': [99, 97, 56, 67],'social_marks': [79, 97, 78, 90], })# group by name
print(dataframe.groupby('name').first())print("---------------------------------")
# group by name with social_marks sum
print(dataframe.groupby('name')['social_marks'].sum())
print("---------------------------------")# group by name with maths_marks count
print(dataframe.groupby('name')['Maths_marks'].count())
print("---------------------------------")# group by name with maths_marks
print(dataframe.groupby('name')['Maths_marks'])

在这里插入图片描述

import pandas as pd# creating dataframe with student details
dataframe = pd.DataFrame({'id': [7058, 4511, 7014, 7033],'name': ['sravan', 'manoj', 'aditya', 'bhanu'],'Maths_marks': [99, 97, 88, 90],'Chemistry_marks': [89, 99, 99, 90],'telugu_marks': [99, 97, 88, 80],'hindi_marks': [99, 97, 56, 67],'social_marks': [79, 97, 78, 90], })# group by name
print(dataframe.groupby('name').first())print("------------------------")
# group by name with social_marks sum
print(dataframe.groupby('name')['social_marks'].sum())
print("------------------------")
# group by name with maths_marks count
print(dataframe.groupby('name')['Maths_marks'].count())