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1.分组统计groupby()函数

对数据进行分组统计，主要适用DataFrame对象的groupby()函数。其功能如下。

        （1）根据特定条件，将数据拆分成组

        （2）每个组都可以独立应用函数（如求和函数sum()，均值函数mean()等）

        （3）将结果合并到一个数据结构中

示例1:

        根据“一级分类”对订单数据进行分组统计求和。

import pandas as pd  #导入pandas模块
df=pd.read_csv('JD.csv',encoding='gbk')
#抽取数据
df1=df[['一级分类','7天点击量','订单预定']]
df1=df1.groupby('一级分类').sum()       #分组统计求和

示例2:

        按照图书“一级分类”和“二级分类”对订单数据进行分组统计求和 

import pandas as pd  #导入pandas模块
df=pd.read_csv('JD.csv',encoding='gbk')
#抽取数据
df1=df[['一级分类','二级分类','7天点击量','订单预定']]
df2=df1.groupby(['一级分类','二级分类']).sum()    #分组统计求和

示例3:

        求各二级分类的七天点击量。首先按“二级分类”分类，而后进行分组统计求和。

df1 = df1.groupby('二级分类')['七天点击量'].sum()

2.对分组数据进行迭代

示例1:

        按照“一级分类”分组，并且输出每一分类中的订单数据

# 抽取数据
df1 = df[['一级分类',‘七天点击量’,‘订单预定’]]
for name, group in df.groupby('一级分类')print(name)print(group)

        其中name是‘一级分类’， group是其他数据。因此使用groupby()函数对多列进行分组，那么需要在for循环中指定多列。

3.对分组的某列或多列使用聚合函数

Python也可以实现像SQL中的分组聚合运算操作，主要通过groupby()函数与agg()函数实现。

        以下代码实现：

        1. 以'一级分类'分组，求分组后的平均值与和

        2.以'一级分类'分组，求分组后'七天点击量'的平均值与和，求'订单预定'的和

df1.groupby('一级分类').agg(['mean','sum'])df1.groupby('一级分类').agg({'七天点击量':['mean','sum'],'订单预定':['sum']})

我们可以通过自定义函数实现数组分组统计。书本p110

        以下代码实现：

        1.统计一月份销售数据中，购买次数最多的产品，及其人均购买数，人均花费，总购买数，总花费。

df = pd.read_excel('1月.xlsx')
max1 = lambda x: x.value_counts(dropna=false).index[0]
df1 = df.agg({'宝贝标题':[max1],'数量':['sum','mean'],'卖家实际支付金额':['sum','mean']})
print(df1)

4.通过字典和Series对象进行分组统计

1.通过字典进行分组统计

        创建字典，df.groupby()函数通过字典内信息分组。 

import pandas as pd  #导入pandas模块
#解决数据输出时列名不对齐的问题
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
df=pd.read_csv('JD.csv',encoding='gbk')  #导入csv文件
df=df.set_index(['商品名称'])
#创建字典
mapping={'北京出库销量':'北上广','上海出库销量':'北上广','广州出库销量':'北上广','成都出库销量':'成都','武汉出库销量':'武汉','西安出库销量':'西安'}
df1=df.groupby(mapping,axis=1).sum()
print(df1)

2.通过Series对象进行分组统计

        创建一个Series对象，然后将Series对象传给groupby()函数实现数据分组。Series对象内放索引+值：如'北京出库销量'，对应值'北上广'。

import pandas as pd  #导入pandas模块
#解决数据输出时列名不对齐的问题
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
df=pd.read_csv('JD.csv',encoding='gbk')  #导入csv文件
df=df.set_index(['商品名称'])
data={'北京出库销量':'北上广','上海出库销量':'北上广','广州出库销量':'北上广','成都出库销量':'成都','武汉出库销量':'武汉','西安出库销量':'西安',}
s1=pd.Series(data)
print(s1)
df1=df.groupby(s1,axis=1).sum()
print(df1)