分组数据集 - Python

Python 是一种强大的编程语言，它可以让你将数据集分组并进行分析。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 中的 pandas 库对数据集进行分组。

Pandas 库

pandas 是一个用于数据分析的 Python 库，它提供了灵活高效的数据结构，以及大量用于数据操作的函数和方法。pandas 最常用的数据结构是 Series 和 DataFrame，其中 DataFrame 构建在 Series 之上，是一种二维表格的数据结构。

分组数据

在 pandas 中，使用 groupby() 函数可以实现对数据的分组。

我们首先要导入 pandas 库：

import pandas as pd

然后我们可以用 read_csv() 函数读取一个 csv 文件，例如：

data = pd.read_csv('data.csv')

接下来，我们可以使用 groupby() 函数进行分组：

grouped_data = data.groupby('类别')

在上面的代码中，我们将数据集按 '类别' 列进行了分组。

分组之后的操作

一旦我们将数据集分组，我们就可以对分组后的数据进行操作了。例如，我们可以对每一组数据进行求和：

sum_data = grouped_data.sum()

我们还可以对每一组数据进行计数：

count_data = grouped_data.count()

或者对每一组数据进行平均数计算：

mean_data = grouped_data.mean()

当然，还有很多其他的操作可以使用，例如最小值、最大值等等。在 pandas 中，这些操作都非常方便。

结论

使用 pandas 的 groupby() 函数可以轻松地对数据集进行分组。我们可以按任何列进行分组，并对分组后的数据进行各种操作。pandas 使得数据的分析和处理变得简单而易懂。