用Python开始的数据分析——分组groupby(1)

发布网友 发布时间：2024-10-24 06:54

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热心网友 时间：2024-11-14 12:35

欢迎再次与我共同探索数据分析的世界。虽然我已转行，但与Python的缘分并未结束。本篇将通过numpy和pandas库，向大家展示groupby在数据分析中的基础应用。

首先，让我们了解groupby能够实现的功能。它主要用于数据分组，并在分组内执行各种运算，如计算平均值、求唯一值个数等。无论你是想快速按性别分组计算男女平均身高，还是按年、月、周进行报表统计，groupby都能轻松应对。

接下来，我们将通过一个示例数据变量A，演示如何按照“性别”进行分组。操作后，你将获得一个Groupby对象，它还未进行任何运算。这时，我们可以调用describe()函数获取组内数据的基本统计量，注意，只有数字类型列的数据才会计算统计结果。如果我们只需要关注“身高”数据，可以通过调整操作来实现。

为了使结果更加直观，可以使用unstack()函数调整显示格式，使得组内数据更易于对比查看。当然，你也可以自行去除这一操作，比较不同显示方式的效果。

当涉及到多类分组时，只需应用groupby即可获得Groupby对象。此时，可以进一步调用mean()函数计算组内均值。此外，pandas还提供nunique()函数，用于计算唯一值的个数，相当于SQL中的count(distinct)功能。更多可用函数和操作，请参阅pandas官方文档。

时间分组也是数据分析中常见的一种需求。将时间序列作为index或在数据中有一列时间序列时，groupby同样能发挥重要作用。我们可以通过增加一列“生日”的数据，并对它进行操作，比如按年份分组查看同龄人数，甚至进一步筛选出同一年中生日最早或最晚的人作为小队长。通过as_index=False、first()、Tail(n=1)等函数，我们还可以截取每组的前几个或最后几个数据，以及对每组应用自定义函数进行运算。

通过filter()函数，我们可以选取满足特定条件的分组，例如找出某个月只有一个人过生日的情况。至此，我们已覆盖了groupby功能中常用的几种应用场景。

希望本篇内容能为你的数据分析之旅提供帮助，期待你的反馈。后续将发布更进阶的笔记，欢迎继续学习与探索。