【超好用的Groupby详解 pandasgroupby用法讲解】
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ONe在Pandas应用包中流行的功能是群比功能 。我相信 。几乎所有以前使用Pandas的人也一定使用群比功能 。它是如此流行 。因为它提供了总结 。但详细的结果有效 。正如潘达斯应用包医生所描述的 。
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咱们指的是一个涉及以下一个或多个操作教程步骤的过程:根据一定的准则将数据划分成组 。
对每一组独立地应用一个函数 。
将结果组合成数据结构 。[1]
SQL中还有一个groupby函数 。因此 。对于在SQL方面有经验的人来探讨 。用Python学习groupby函数并不是一件难事 。但问题是Pandas中的groupby可以执行比在SQL中更多的分析 。这使得Pandas中的groupby成为一种经常可以看见但必不可少的功能 。
“灵丹妙药”中的群比之所以更强大 。是因为第二步的“应用” 。在SQL中 。“应用”步骤中的大多数操作在统计上是相关的 。如min、max、count等 。然而 。在Pandas中 。“应用”可以执行得更多 。
从潘达斯的医生那里 。
在应用步骤中 。咱们可能希望使用以下内容之一:
聚合:计算每个组的汇总统计数据(或统计数据) 。
转换:执行一些特定于组的计算 。并返回一个差不多的索引对象 。
过滤:根据评估真假的分组计算 。丢弃一些组.[1]
在本文中 。我将介绍一些Groupby应用软件程序 。这些应用软件程序不仅向我展示了从数据中获得的洞察力 。而且还帮助我识别了我在分析数据方面的下一步行动 。
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