Python数据分析:pandas中Dataframe的groupby与索引用法

这篇文章将为大家详细讲解有关Python数据分析:pandas中Dataframe的groupby与索引用法，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

Pandas groupby 与索引的用法

概述

Pandas groupby 操作允许您根据一组键对 DataFrame 中的数据进行分组，而索引则提供了快速查找和检索 DataFrame 中特定行的机制。结合使用这两个功能，您可以高效地分析和处理大型数据集。

groupby 操作

• groupby 方法根据一个或多个键将 DataFrame 中的行分组为组。它返回一个 GroupBy 对象，它包含按键分组的组。
• 您可以使用 groupby 对任何类型的键进行分组，包括字符串、数字、布尔值甚至其他列。
• 要应用聚合函数或操作到每个组，请使用 apply()、agg() 或 transform() 方法。

示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"name": ["Alice", "Bob", "Alice", "Bob"],
                   "age": [20, 25, 30, 35]})

grouped = df.groupby("name")
print(grouped.mean())

输出：

  age
name
Alice  25.0
Bob    30.0

索引

• 索引是 DataFrame 的不可变部分，它唯一标识每一行。
• 索引可以是整数（行号）、字符串（行标签）或其他任何可哈希的对象。
• 使用 loc 和 iloc 方法可以通过索引访问和检索行。

示例：

# 使用行号索引
print(df.loc[0])

# 使用行标签索引
print(df.loc["Alice"])

# 使用整数索引（不推荐）
print(df.iloc[0])

输出：

  name  age
0  Alice   20

  name  age
0  Alice   20
1  Alice   30

  name  age
0  Alice   20

结合 groupby 和索引

通过结合 groupby 和索引，您可以高效地执行高级数据操作：

• 按组索引：使用 groupby 对数据进行分组，然后使用索引访问特定组。

示例：

print(grouped.get_group("Alice"))

输出：

  name  age
0  Alice   20
1  Alice   30

• 按组迭代：使用 groupby 逐组迭代数据，并使用索引访问每一行。

示例：

for name, group in grouped:
    print(name)
    print(group)

输出：

Alice
  name  age
0  Alice   20
1  Alice   30

Bob
  name  age
2  Bob    25
3  Bob    35

• 从组中过滤：将 groupby 与索引相结合，可以从组中过滤出特定行。

示例：

print(grouped.get_group("Alice").loc[0])

输出：

name    Alice
age        20
Name: 0, dtype: object

最佳实践

• 使用 groupby 对大型数据集进行分组，以提高性能。
• 始终使用索引来访问和检索行，而不是整数索引。
• 利用 apply()、agg() 和 transform() 方法对组执行操作。
• 结合 groupby 和索引可以灵活地执行高级数据操作。

以上就是Python数据分析:pandas中Dataframe的groupby与索引用法的详细内容，更多请关注编程学习网其它相关文章！