Python中groupby分组统计核心是“先切块再分别算”，三步：选列分组、选列聚合、明确计算逻辑；常用df.groupby('列名').agg({'数值列': '方法'})，需确保分组列非空、聚合列数值型。
Python中用groupby做数据分组统计，核心就三步：选列分组、选列聚合、写清楚要算什么。别被名字吓住，它本质是“先切块，再分别算”。
最常用写法是：df.groupby('列名').agg({'数值列': '统计方法'})。注意两点：分组列必须存在且非空，聚合列要是数值型（否则像求均值会报错）。
df.groupby('城市')['销量'].sum()
df.groupby(['城市', '月份'])，结果是多级索引.sum().plot()出错，建议先赋值给变量再操作不是所有函数都适合所有场景。比如对销售额用mean可能掩盖高低差异，这时sum或count更直观；对用户ID用nunique才能算真实人数。
sum：总量类指标（成交额、发货量）count：记录数（订单数），nunique：去重数（客户数）mean/median：平均值/中位数，注意异常值影响lambda x: x.max() - x.min()算极差groupby默认把分组列变索引，如果后续还要和其他列运算，得用reset_index()拉回来；想在原表新增一列“每组均值”，用transform更高效。
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
df.groupby('品类')['价格'].mean().reset_index(name='均价')
df['品类均价'] = df.groupby('品类')['价格'].transform('mean')
filter，比如只保留订单数超100的地区：df.groupby('地区').filter(lambda x: len(x) > 100)
空值、类型混淆、链式赋值这三类问题最常导致结果不对或报错。
NaN会被自动丢弃，需提前用fillna()处理astype(float)转类型df.groupby(...).sum()['销量'] = ...，这是视图赋值，无效agg并传字典，比如{'销量': 'sum', '利润': 'mean'}
以上就是Python数据分组统计怎么写_groupby实战解析【教程】的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
每个人都需要一台速度更快、更稳定的 PC。随着时间的推移，垃圾文件、旧注册表数据和不必要的后台进程会占用资源并降低性能。幸运的是，许多工具可以让 Windows 保持平稳运行。
广告Copyright 2014-2025 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号
274
收藏
取消收藏
