Pandas 分组聚合操作详解

Pandas 是 Python 中用于数据分析的重要工具，它提供了丰富的数据操作方法。在数据分析过程中，经常需要对数据进行分组聚合操作。本文将介绍 Pandas 中的数据分组方法以及不同的聚合操作，并结合代码示例进行说明。

完整Excel数据

读取数据并进行简单分组

首先，我们通过 Pandas 读取 Excel 文件，并使用单个列进行分组，并应用聚合函数。示例代码如下：

复制代码

df1 = pd.read_excel('C:\\Users\\liuchunlin2\\Desktop\\数据1.xlsx')
df = df1.groupby('店铺名称', as_index=False).sum()
print(df)

多列分组及聚合函数应用

接着，我们演示了如何使用多个列进行分组，并应用聚合函数：

复制代码

df2 = df1.groupby(['店铺名称','订单号'], as_index=False).sum()
print(df2)

自定义聚合函数的应用

在这个示例中，我们定义了一个自定义聚合函数 custom_agg，并将其应用在分组聚合操作中：

复制代码

def custom_agg(x):
    return x.max() - x.min()

result = df1.groupby('店铺名称', as_index=False)['销售数量'].agg(custom_agg)
print(result)

同时应用多个聚合函数

我们还可以同时应用多个聚合函数，示例如下：

复制代码

df3 = df1.groupby('店铺名称', as_index=False).agg({'销售数量': 'sum', '销售金额': 'mean'})
print(df3)

迭代分组

Pandas 支持迭代分组的操作，通过以下示例可以看到迭代分组的效果：

复制代码

for group, data in df1.groupby('店铺名称'):
    print(group)  # 分组的键值
    print(data)  # 所有属于该分组的数据

条件过滤

根据条件过滤分组：

复制代码

df4 = df1.groupby('店铺名称').filter(lambda x: x['销售金额'].sum() > 300)
print(df4)

转换分组及分组排序

最后，我们演示了分组数据的转换以及分组排序的操作：

复制代码

df1['NewColumn'] = df1.groupby('店铺名称')['销售数量'].transform(lambda x:x.sum())
print(df1)

排序

复制代码

df5 = df1.groupby('店铺名称').sum().sort_values('销售数量', ascending=True)
print(df5)

以上就是关于 Pandas 分组聚合操作的详细介绍，通过这些示例代码和解释，相信读者对 Pandas 中的分组聚合操作有了更深入的理解。

总结：在数据分析中，对数据进行分组聚合是一项常见且重要的操作，Pandas 提供了丰富的功能来实现这一目的，包括单列分组、多列分组、自定义聚合函数、迭代分组、数据导出、条件过滤、分组转换以及分组排序等操作，能够满足大部分数据分析需求。

完整代码

复制代码

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取两个 Excel 文件
df1 = pd.read_excel('C:\\Users\\liuchunlin2\\Desktop\\数据1.xlsx')

#使用单个列进行分组，并应用聚合函数
df=df1.groupby('店铺名称', as_index=False).sum()
#df=df1.groupby('店铺名称', as_index=False).aggregate({'销售数量': 'sum'})
print(df)

#使用多个列进行分组，并应用聚合函数：
df2=df1.groupby(['店铺名称','订单号'], as_index=False).sum()
print(df2)

# 定义自定义聚合函数
def custom_agg(x):
    return x.max() - x.min()
# 使用自定义聚合函数对 'Column2' 进行聚合
result = df1.groupby('店铺名称', as_index=False)['销售数量'].agg(custom_agg)
print(result)

# 同时应用多个聚合函数
df3=df1.groupby('店铺名称', as_index=False).agg({'销售数量': 'sum', '销售金额': 'mean'})
print(df3)

# 迭代分组
for group, data in df1.groupby('店铺名称'):
    print(group)  # 分组的键值
    print(data)  # 所有属于该分组的数据

df3.to_excel('merged.xlsx', index=False)
print('这是一条数据分割线')

#根据条件过滤分组
df4=df1.groupby('店铺名称').filter(lambda x: x['销售金额'].sum() > 300)
print(df4)

#转换分组
df1['NewColumn'] = df1.groupby('店铺名称')['销售数量'].transform(lambda x:x.sum())  # 对 'Column2' 在每个分组内进行转换操作
#df=df1.groupby('店铺名称', as_index=False)['销售数量'].transform('sum')
print(df1)

#分组排序
df5=df1.groupby('店铺名称').sum().sort_values('销售数量', ascending=True)  # ascending=True 升序 ascending=False 降序
print(df5)