pandas groupby用法 python pandas groupby之后再怎么使用？
python pandas groupby之后再怎么使用？
IPython和python并置。
也就是说：您当前在python shell中，退出。返回到CMD或terminal，然后IPython--pylab就可以了
panda提供了一个灵活高效的groupby函数，使您能够以自然的方式对数据集进行切片、分块和汇总。基于一个或多个键（可以是函数、数组或数据帧列名）拆分panda对象。计算组摘要统计信息，例如计数、平均值、标准差或用户定义的函数。对数据帧的列应用各种函数。应用组内变换或其他操作，例如归一化、线性回归、排序或子集选择。计算数据透视表或交叉表。分位数分析和其他分组分析。R 1。首先，让我们看一下以下非常简单的表格数据集（以数据帧的形式）：
123456789101112
Import panda as PD>>>；DF=pd.数据帧（{“key1”：[“a”，“a”，“b”，“b”，“a”]。。。“键2”：[“1”，“2”，“1”，“2”，“1”]。。。“数据1”：np.random.随机(5)，... “数据2”：np.random.随机（5） }）>> DF data1 data2 key1 key20-0.410673 0.519378 a One1-2.120793 0.199074 a two2 0.642216-0.143671 B one3 0.975133-0.592994 B two4-1.017495-0.530459 a one Grouped=DF[“data1”]。Groupby（DF[“key1”]>>>分组
使用pandas进行数据统计分析时，可能不知道如何保存Groupby函数的分组结果。我的解决方案是：通过reset index（）函数可以将groupby（）的分组结果转换成dataframe对象，这样就可以保存了
代码示例：out xlsx=in f name“-组.xlsx“数据框组=数据框groupby（[“促销计划”、“促销组”]。描述（）。重置索引（）组.toexcel（outuxlsx，sheetuname=“Sheet1”，index=False）
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