Pandas系列学习教程（六）

Pandas系列教程（六）

  对于想要入门数据科学的朋友们来说，Python是一个很好的选择，除了因为简单的语法外，Python 生态中提供了很多在数值计算方面非常优秀的库，其中Pandas不可不提，Pandas是很强大是数据集处理工具，往往和numpy, matplotlib 等库搭配使用，我也是刚刚开始学习Pandas,　顺便翻译了一下官方的Pandas教程,　这里使用的是jupyter notebook, 因为博客不支持html直接编辑，所以只能转化为markdown 格式，如果想直接查看html版本可点击每一节下的链接。本文仅供学习和交流使用，欢迎大家交流和指正！

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摘要

• groupby()函数的使用

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# 导入包
import pandas as pd
import sys

print('Python version ' + sys.version)
print('Pandas version ' + pd.__version__)

Python version 3.6.5 |Anaconda, Inc.| (default, Apr 29 2018, 16:14:56) 
[GCC 7.2.0]
Pandas version 0.23.0

# 数据集
d = {'one':[1,1,1,1,1],'two':[2,2,2,2,2],'letter':['a','a','b','b','c']}

#　创建数据帧
df = pd.DataFrame(data=d)
df

	one	two	letter
0	1	2	a
1	1	2	a
2	1	2	b
3	1	2	b
4	1	2	c

#　调用groupby依照letter列分组
one = df.groupby('letter')

#　组内求和
one.sum()

	one	two
letter
a	2	4
b	2	4
c	1	2

# 默认情况下，groupby()的参数列会被设置为index
letterone = df.groupby(['letter','one']).sum()

letterone

		two
letter	one
a	1	4
b	1	4
c	1	2

letterone.index

MultiIndex(levels=[['a', 'b', 'c'], [1]],
           labels=[[0, 1, 2], [0, 0, 0]],
           names=['letter', 'one'])

# 使用默认的index 0,1,2...
letterone = df.groupby(['letter','one'],as_index=False).sum()

letterone

	letter	one	two
0	a	1	4
1	b	1	4
2	c	1	2

letterone.index

Int64Index([0, 1, 2], dtype='int64')