pandas dataframe数据聚合groupbyaggprivot基于sum统计详解及实例

Posted Data+Science+Insight

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了pandas dataframe数据聚合groupbyaggprivot基于sum统计详解及实例相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

pandas dataframe数据聚合groupby、agg、privot基于sum统计详解及实例

知道了sum、那么min、max、mean、median都是举一反三的事情了。

在日常的数据分析中,经常需要将数据根据某个(多个)字段划分为不同的群体(group)进行分析,如电商领域将全国的总销售额根据省份进行划分,分析各省销售额的变化情况,社交领域将用户根据画像(性别、年龄)进行细分,研究用户的使用情况和偏好等。

在Pandas中,上述的数据处理操作主要运用groupby完成。

聚合(aggregate)操作是groupby后非常常见的操作,会写SQL的朋友对此应该是非常熟悉了。聚合操作可以用来求和、均值、最大值、最小值等;

 

goupby的底层逻辑:和apply的千层万缕,还是老规矩、看图说话:

 

 

See the source image

 

以上是关于pandas dataframe数据聚合groupbyaggprivot基于sum统计详解及实例的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

pandas使用groupby函数基于指定分组变量对dataframe数据进行分组使用get_group函数获取指定分组变量的具体分类值下的所有样本使用sum函数分组中指定数值变量的聚合加和值

通过 Group By Pandas 创建两个聚合列

pandas dataframe数据聚合groupbyaggprivot基于sum统计详解及实例

pandas数据分组

pandas使用groupby函数按照多个分组变量进行分组聚合统计使用agg函数计算分组的多个统计指标(grouping by multiple columns in dataframe)

Pandas 使用动态列名聚合