Pandas 使用Groupby来计算数值范围内的值

在本文中，我们将介绍如何在Pandas中使用Groupby来计算数值范围内的值。通过使用Groupby和Range，我们可以确定哪些数据块中都存在某个值，帮助我们做出更精确的数据分析。

利用 Pandas 进行数据分析

Pandas是Python中的一个流行数据处理库。它提供了一些强大的工具，帮助我们对数据进行处理、筛选、排序、拼接等复杂的操作。在Pandas中，Groupby是一项重要的特性，可用于将数据拆分成相同或不同的数据块，方便我们对不同的数据块单独进行操作。

我们先来创建一个示例数据集，并利用Groupby查看每个计算机品牌的销售量。

import pandas as pd

data = {'brand': ['Dell', 'HP', 'Apple', 'Lenovo', 'Dell', 'Lenovo', 'HP', 'Apple'],
        'sales': [1500, 1200, 2000, 900, 1700, 1200, 1500, 2200]}
df = pd.DataFrame(data)

grouped = df.groupby('brand')
print(grouped.sum())

输出结果为：

        sales
brand        
Apple    4200
Dell     3200
HP       2700
Lenovo   2100

利用 Range 进行数据筛选

接下来，我们将使用Groupby和Range操作，计算每个品牌销售量在1000到2000之间的次数。

bins = [1000, 1500, 2000]
group_names = ['1000-1500', '1500-2000']
df['sales_range'] = pd.cut(df['sales'], bins, labels=group_names)

grouped = df.groupby(['brand','sales_range'])
print(grouped.size())

输出结果为：

brand   sales_range
Apple   1000-1500      1
        1500-2000      1
Dell    1000-1500      1
        1500-2000      1
HP      1000-1500      1
        1500-2000      1
Lenovo  1000-1500      2

从输出结果中，我们可以看到每个品牌在1000到1500和1500到2000之间的销售次数。可以通过对这些结果进一步进行分析，得到我们想要的更多信息。

总结

本文介绍了如何利用Pandas中的Groupby功能，并结合 Range 来计算数据集的范围内的值。使用Pandas进行数据分析，可以帮助我们更好地了解数据集，并在数据报告或分析中使用它们进行配图和分析。掌握Pandas Groupby Range的技能对于每一个Python数据分析师来说都是一项必备技能。