在Python中，分组（grouping）是一种常见的数据处理操作，通常我们会使用pandas库中的groupby方法来实现数据的分组。groupby可以根据一个或多个键（可以是函数、数组或DataFrame列名）对数据进行分组。
基本用法
单列分组
假设我们有一个包含不同城市及其人口的DataFrame，我们可以按照城市来分组：
import pandas as pd
data = {
'City': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Shenzhen', 'Beijing', 'Shanghai'],
'Population': [2154, 2424, 1303, 1253, 2169, 2438]
}
df = pd.DataFrame(data)
grouped = df.groupby('City')
多列分组
我们也可以根据多个列进行分组：
grouped = df.groupby(['City', 'Population'])
聚合操作
分组后，我们通常会进行一些聚合操作，例如求和、平均值、最大值、最小值等：
求和 sums = grouped.sum() 平均值 means = grouped.mean() 最大值 max_values = grouped.max() 最小值 min_values = grouped.min()
高级用法
自定义聚合函数
除了内置的聚合函数外，我们还可以使用自定义函数：
def custom_agg(x):
return x.sum() / len(x)
result = grouped.agg(custom_agg)
变换操作
groupby对象还支持一些变换操作，如cumsum（累计求和）、cumprod（累计乘积）等：
累计求和 cumsum = grouped.cumsum() 累计乘积 cumprod = grouped.cumprod()
过滤操作
我们还可以根据分组的结果进行过滤：
过滤出人口大于2000的城市的分组 filtered = grouped.filter(lambda x: x['Population'].sum() > 2000)
相关问题与解答
Q1: 如何在分组后的数据上应用多个聚合函数？
A1: 可以在agg函数中使用字典来指定不同的聚合函数：
agg_result = df.groupby('City').agg({'Population': ['sum', 'mean']})
Q2: 如何使用自定义函数对特定的列进行聚合？
A2: 可以在agg函数中使用列名和自定义函数的组合：
def custom_function(x):
return x.sum() / len(x)
agg_result = df.groupby('City').agg({'Population': custom_function})
Q3: 如何在分组后的数据上进行排序？
A3: 可以使用sort_values方法对分组后的数据进行排序：
sorted_grouped = grouped.sort_values('Population', ascending=False)
Q4: 如何获取分组后的某个组的数据？
A4: 可以使用get_group方法获取特定组的数据：
beijing_group = grouped.get_group('Beijing')
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