Pandas Groupby 和计算中位数

Pandas是Python数据分析的重要工具，其中Groupby是Pandas最强大的功能之一。Groupby允许根据一个或多个键将数据集分组为多个组，然后可以对每个组应用某些函数。

中位数是数据集中间的值，可以用于描述数据的分布情况。本文将介绍如何使用Pandas Groupby来计算数据集中的中位数。

1. 数据导入与分组

首先，我们需要将数据导入到Pandas数据框（DataFrame）中。对于本篇文章，我们将使用“Sales”数据集，该数据包含“Sales Order Number”、“Sales Channel”、“Order Date”、“Sales Amount”的信息。可以从UCI Machine Learning Repository下载该数据集。

import pandas as pd

df = pd.read_excel("Sales.xls")

读取数据后，我们可以使用Groupby将数据集按“Sales Channel”分组。

grouped = df.groupby('Sales Channel')

此时，我们的数据集已经被分成了两个组：Offline（离线）和Online（在线）。

2. 中位数计算

Pandas具有计算中位数的内置方法。然而，我们不能直接对分组后的数据应用中位数函数。相反，必须将中位数函数应用于分组中的每个组。

下面是计算每个组的中位数的代码。

result = grouped.agg({'Sales Amount': 'median'})

这会计算每个组的“Sales Amount”中位数，并将结果存储在另一个Pandas数据框中。结果包括每个销售渠道的“Sales Amount”中位数。

为了更好地理解结果，我们可以使用Pandas的plot函数创建一张图表。

import matplotlib.pyplot as plt

result.plot(kind='bar', legend=None)
plt.title("Median Sales Amount by Sales Channel")
plt.xlabel("Sales Channel")
plt.ylabel("Median Sales Amount")
plt.show()

结果表明，Online销售渠道的销售额中位数高于Offline销售渠道。

3. 结论

使用Pandas Groupby和中位数计算函数，我们可以轻松地计算数据集中不同组的中位数，并可视化结果，以便更好地理解数据分布情况。