Pandas多列分组
在本文中,我们将介绍Pandas中使用多列进行分组的方法。这是在实际数据分析中经常使用的操作,能够帮助我们更好地了解数据集中的关系和分布。
要使用多列进行分组,我们需要使用Pandas中的groupby函数,并传入包含多个列名的列表作为参数。
下面,我们使用一个包含了学生姓名、班级、成绩等信息的数据集,来演示如何使用多列进行分组。首先,导入Pandas库并读取数据:
数据集中的前几行数据如下:
姓名 | 班级 | 性别 | 成绩 |
---|---|---|---|
张三 | 1班 | 男 | 85 |
李四 | 1班 | 女 | 88 |
王五 | 2班 | 男 | 91 |
赵六 | 2班 | 女 | 82 |
… | … | … | … |
我们可以按照班级和性别分组,计算每个分组的平均成绩。代码如下:
运行结果如下:
班级 | 性别 | 成绩 |
---|---|---|
1班 | 男 | 85 |
1班 | 女 | 88 |
2班 | 男 | 91 |
2班 | 女 | 82 |
我们也可以同时按照多个列进行分组,例如按照班级和性别以及学期分组,计算每个分组的平均成绩和最高成绩。代码如下:
运行结果如下:
班级 | 性别 | 学期 | 平均成绩 | 最高成绩 |
---|---|---|---|---|
1班 | 男 | 第一学期 | 85 | 85 |
1班 | 女 | 第一学期 | 88 | 88 |
2班 | 男 | 第一学期 | 91 | 91 |
2班 | 女 | 第一学期 | 82 | 82 |
1班 | 男 | 第二学期 | 90 | 92 |
1班 | 女 | 第二学期 | 86 | 89 |
2班 | 男 | 第二学期 | 93 | 95 |
2班 | 女 | 第二学期 | 80 | 81 |
我们也可以使用多个函数进行聚合计算,如计算每个分组的平均成绩和方差。代码如下:
运行结果如下:
班级 | 性别 | 平均成绩 | 方差 |
---|---|---|---|
1班 | 男 | 87.5 | 30.5 |
1班 | 女 | 87 | 0.5 |
2班 | 男 | 92 | 2 |
2班 | 女 | 82 | 0.5 |
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总结
本文介绍了在Pandas中使用多列进行分组的方法,通过实例介绍了基础的分组操作,并演示了多个列的分组聚合操作。使用Pandas的groupby函数,我们可以轻松地进行多列分组计算,并从数据集中更好地了解数据的分布和规律。