pandas group by 列显示全|极客教程

pandas group by 列显示全

在数据分析和处理过程中，经常会用到 group by 操作来对数据进行分组统计。通过 pandas 库提供的 groupby 方法可以方便地实现这一功能。然而有时候，我们希望在结果中显示所有的分组，即使某些分组对应的数据为空。本文将详细介绍如何使用 pandas 实现 group by 列显示全的操作。

1. 示例数据

为了演示 group by 列显示全的方法，我们先准备一份示例数据。假设数据集包括了学生的姓名、年龄和成绩，我们想要按照年龄进行分组统计每个年龄段的平均成绩。

import pandas as pd

data = {
    '姓名': ['小明', '小红', '小刚', '小美', '小亮', '小云'],
    '年龄': [18, 18, 19, 20, 20, 21],
    '成绩': [90, 85, 88, 92, 87, 86]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

运行上面的代码，我们可以得到如下示例数据：

   姓名  年龄  成绩
0  小明  18  90
1  小红  18  85
2  小刚  19  88
3  小美  20  92
4  小亮  20  87
5  小云  21  86

2. group by 列显示全

接下来我们使用 groupby 方法对数据进行分组统计。默认情况下，groupby 方法会自动忽略没有数据的分组，我们需要通过设置参数 as_index=False 来显示所有的分组。

grouped = df.groupby('年龄', as_index=False).agg({'成绩': 'mean'})
print(grouped)

运行上面的代码，我们可以得到按照年龄分组后的平均成绩：

   年龄     成绩
0  18  87.5
1  19  88.0
2  20  89.5
3  21  86.0

可以看到，年龄为 18 的学生只有两人，但在结果中依然显示了年龄为 18 的分组。这样可以更清晰地展示所有的分组统计结果。

3. 处理空值

有时候我们可能需要处理分组中不存在的情况，比如将缺失的数据用 0 填充。我们可以使用 reindex 方法来实现这一目的。

# 生成完整的分组
full_index = pd.Series(range(df['年龄'].min(), df['年龄'].max() + 1), name='年龄')

# 使用 reindex 填充空值
grouped = df.groupby('年龄', as_index=False).agg({'成绩': 'mean'}).reindex(full_index).reset_index()
print(grouped)

上述代码中首先创建了一个完整的年龄范围 Series，然后通过 reindex 方法将分组统计结果填充到完整的分组中。最后得到的结果如下：

   年龄  index    成绩
0  18   0       87.5
1  19   2       88.0
2  20   3       89.5
3  21   5       86.0

4. 总结

本文详细介绍了如何使用 pandas 实现 group by 列显示全的操作，可以更清晰地显示分组统计结果，便于进行进一步的数据分析和处理。通过设置参数 as_index=False，可以让 groupby 方法显示所有的分组。

同时，我们还介绍了如何处理分组中不存在的情况，通过 reindex 方法可以填充空值，使得统计结果更加完整。这些方法可以帮助我们更好地理解数据、发现规律，并做出更准确的分析和决策。

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