Pandas怎么实现分组

Pandas是一个Python数据分析库，它可以用于从原始数据中提取有用信息，并以可视化的形式进行展示。Pandas提供了一组强大的函数和方法，可以帮助分析师快速完成数据清洗、汇总、分组和可视化任务。其中，分组功能是Pandas中最重要的功能之一，它可以帮助分析师更好地理解数据，并有助于提取有用的信息。 Pandas可以通过“groupby()”函数来实现分组。groupby()函数可以接受一个或多个列名称作为参数，并将数据按照这些列名称进行分组。比如，如果想要按照“国家”和“性别”进行分组，可以使用以下代码： ``` grouped_data = df.groupby(['country', 'gender']) ``` groupby()函数可以接受一个自定义函数作为参数，该函数可以用于更改分组的方式。比如，如果想要按照“国家”和“性别”进行分组，但是只提取“男性”和“女性”，可以使用以下代码： ``` def filter_func(x): if x['gender'] in ['Male', 'Female']: return True return False grouped_data = df.groupby(['country'], filter_func) ``` groupby()函数返回一个DataFrameGroupBy对象，该对象可以接受一组操作，例如计算每组的均值、中位数、标准差等。比如，如果想要计算每个国家的平均年龄，可以使用以下代码： ``` grouped_data.mean()['age'] ``` 此外，groupby()函数还可以接受一个agg()函数作为参数，该函数可以用于计算每个组的多个指标。比如，如果想要计算每个国家的平均年龄和最大年龄，可以使用以下代码： ``` grouped_data.agg({'age': ['mean', 'max']}) ``` 总之，Pandas的groupby()函数可以帮助分析师快速完成分组任务，并有助于提取有用的信息。