Python – Pandas的DataFrame中的列分组

要在Pandas数据框中分组列，请使用groupby（）。首先，让我们创建Pandas数据框 –

dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "汽车": ["奥迪", "雷克萨斯", "奥迪", "奔驰", "奥迪", "雷克萨斯", "奔驰", "雷克萨斯", "奔驰"],
      "注册价格": [1000, 1400, 1100, 900, 1700, 1800, 1300, 1150, 1350]
   }
)

现在让我们按汽车列进行分组 –

res = dataFrame.groupby("汽车")

分组后，我们将使用函数来查找分组汽车名称的平均注册价格（Reg_Price）-

res.mean()

这将根据汽车列计算注册价格的平均值。

更多Pandas文章，请阅读：Pandas教程

示例

以下是示例代码 –

import pandas as pd

#在数据框中有一个列为Reg_Price
dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "汽车": ["奥迪", "雷克萨斯", "奥迪", "奔驰", "奥迪", "雷克萨斯", "奔驰", "雷克萨斯", "奔驰"],
      "注册价格": [1000, 1400, 1100, 900, 1700, 1800, 1300, 1150, 1350]
   }
)

print"数据框...\n",dataFrame

#按汽车类型分组
res = dataFrame.groupby("汽车")

print"\n按汽车名称分组的注册价格的平均值...\n",res.mean()

输出结果

这将产生以下输出 –

数据框...
      汽车    注册价格
0     奥迪        1000
1    雷克萨斯        1400
2     奥迪        1100
3 奔驰          900
4     奥迪        1700
5    雷克萨斯        1800
6 奔驰          1300
7    雷克萨斯        1150
8 奔驰          1350
按汽车名称分组的注册价格的平均值...
           注册价格
    汽车
    奥迪   1266.666667
  雷克萨斯   1450.000000
奔驰   1183.333333