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引言
在數據分析範疇，數據的分組與聚合是弗成或缺的操縱。Python中的Pandas庫以其富強的數據處理才能，成為實現這一目標的首選東西。本文將深刻探究怎樣利用Pandas停止高效的數據分組與聚合處理，並供給實用的技能跟案例。
Pandas簡介
Pandas是基於NumPy的數據分析東西，供給了兩種重要數據構造：Series跟DataFrame。Series是單一列數據，而DataFrame則是多列數據的湊集，類似於關係型材料庫中的表。Pandas支撐高效處理表格數據，存在豐富的操縱功能，從數據導入到可視化，覆蓋數據操縱跟分析的各個方面。
數據導入
Pandas支撐多種數據格局，如CSV、Excel、SQL材料庫、JSON等。以下是一個簡單的示例，展示怎樣導入CSV文件：
import pandas as pd
# 導入CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')
# 表現數據前5行
print(data.head())
數據的基本操縱
在開端分組與聚合之前，我們須要對數據停止一些基本操縱，包含檢查、抉擇、過濾跟排序數據。
# 檢查數據前5行
print(data.head())
# 抉擇特定列
print(data['columnname'])
# 過濾數據
filtered_data = data[data['columnname'] > 10]
print(filtered_data)
數據分組與聚合
經由過程groupby()函數，我們可能按某一列對數據停止分組，並打算每個組的統計指標。以下是一個簡單的例子：
import pandas as pd
# 示例數據
data = {
'老師': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
'科目': ['數學', '英語', '數學', '英語', '數學', '英語'],
'分數': [85, 78, 92, 88, 70, 60]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 按老師列對數據停止分組，並打算每個老師的均勻分數
grouped = df.groupby('老師')['分數'].mean().reset_index()
print(grouped)
成果闡明
輸出的grouped數據框表現了每個老師的均勻分數。鄙人面的示例中，我們利用mean()函數停止均勻值聚合，但Pandas供給了多種聚合函數，包含sum()、count()、min()、max()等。
高效分組與聚合技能
- 利用
agg()函數停止多聚合：agg()函數容許你同時對多個列利用多個聚合函數。
grouped = df.groupby('老師').agg({
'分數': ['mean', 'sum', 'count', 'min', 'max']
}).reset_index()
- 自定義聚合函數：你可能利用自定義函數停止聚合。
def custom_agg(x):
return (x - x.mean()) / x.std()
grouped = df.groupby('老師')['分數'].apply(custom_agg).reset_index()
- 分組跟挑選：在分組的同時停止前提挑選。
grouped = df.groupby('老師')['分數'].mean()[df['分數'] > 80].reset_index()
總結
經由過程進修Pandas的分組與聚合技能，你可能輕鬆地處理跟分析數據，從而更好地懂得數據背後的故事。控制這些技能將有助於你在數據分析範疇獲得更大年夜的成功。