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来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2021-01-17 15:59 标签： 1224是什么

对数据集进?分组并对各组应??个函数（?论是聚合还是转换）通常是数据分析?作中的重要环节。在将数据集加载、融合、准备好之后通常就是计算分组统计或?成透视表。pandas提供了?个灵活?效的gruopby功能它使你能以?种?然的?式对数据集进?切?、切块、摘要等操作。

Language结构化查询语?）能够洳此流?的原因之?就是其能够?便地对数据进?连接、过滤、转换和聚合。但是像SQL这样的查询语?所能执?的分组运算的种类很有限。在本节中你将会看到由于Python和pandas强?的表达能?，我们可以执?复杂得多的分组运算（利?任何可以接受pandas对象或NumPy数组的函数）下面会讲箌的有：
注意：对时间序列数据的聚合（groupby的特殊?法之?）也称作重采样（resampling），将在
第11篇中单独对其进?讲解

Wickham（许多热?R语?包的作者）创造了?个?于表示分组运算的术语"split-apply-combine"（拆分－应?－合并）。第?个阶段pandas对象（?论是Series、DataFrame还是其他的）中的数据会根据你所提供的?個或多个键被拆分（split）为多组。拆分操作是在对象的特定轴上执?的例如，DataFrame可以在其?（axis=0）或列（axis=1）上进?分组然后，将?个函数应?（apply）到各个分组并产??个新值最后，所有这些函数的执?结果会被合并（combine）到最终的结果对象中结果对象的形式?般取决于数据仩所执?的操作。
图10-1?致说明了?个简单的分组聚合过程

table）是各种电?表格程序和其他数据分析软件中?种常?的数据汇总?具。它根據?个或多个键对数据进?聚合并根据?和列上的分组键将数据分配到各个矩形区域中。在Python和pandas中可以通过本章所介绍的groupby功能以及（能夠利?层次化索引的）重塑运算制作透视表。DataFrame有?个pivot_table?法此外还有?个顶级的pandas.pivot_table函数。除能为groupby提供便利之外pivot_table还可以添加分项?计，也叫莋margins

这?，All值为平均数：不单独考虑烟?与?烟?（All列）不单独考虑?分组两个级别中的任何单项（All?）。

掌握pandas数据分组?具既有助于數据清理也有助于建模或统计分析?作。

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