数据框按多列分组 - Python

在Python中，数据分组可以是非常有用的。当你需要对大量数据进行分析和处理时，分组可以让你更好地了解数据的内容和特点。本文将介绍如何使用Python中的pandas库对数据框按多列进行分组。

pandas库介绍

pandas是Python中非常有用的数据分析库。它提供了强大的数据结构和数据分析工具，包括Series、DataFrame、Panel等类型。pandas的数据分析功能可以应用于多种数据来源，如Excel表格、CSV文件、SQL查询等。

数据框按多列分组

在pandas中，可以使用groupby函数将数据框按指定列进行分组。groupby函数可以接受单列或多列作为参数，可以使用列表、元组或字典来指定分组列。

例如，以下代码将按照“sex”和“class”两列对“titanic”数据框进行分组：

import pandas as pd

titanic = pd.read_csv("titanic.csv")
grouped = titanic.groupby(["sex", "class"])

在这个示例中，我们使用了read_csv函数将CSV文件加载到名为“titanic”的数据框中，然后使用groupby函数将数据框按“sex”和“class”两列进行分组，结果存储在名为“grouped”的变量中。

现在可以对分组的结果进行各种操作，如计算平均值、总和、计数等等。例如，以下代码计算以“sex”和“class”两列为分组的船票价格的平均值：

mean_fare = grouped["fare"].mean()

在这个示例中，我们使用grouped对象的“fare”列来计算平均值，并将结果存储在名为“mean_fare”的变量中。

总结

在本文中，我们介绍了如何在Python中使用pandas对数据框按多列进行分组。通过使用groupby函数，可以将数据框按指定列进行分组，并进行各种操作，如计算平均值、总和、计数等等。pandas是Python中非常有用的数据分析库，可以帮助你更好地了解和处理数据。