如何使用 Pandas GroupBy 檢索分組統計（計數、平均值、中位數、最小值、最大值）？

使用 Pandas GroupBy 檢索分組統計

問題

問題

給定一個 DataFrame df多列（col1、col2等），您想要計算對這些欄位中每個唯一的值組合進行分組統計，例如計數、平均值、中位數、最小值和最大值。

Approach

Pandas 提供了全面的分組依據實現分組資料分析的功能。它允許您根據特定分組鍵聚合和轉換資料。

Count

df.groupby(['col1', 'col2']).size()

要取得每個組別中的行數，請使用 .size() 方法。它傳回一個包含每個唯一組的行數的系列。例如：

df.groupby(['col1', 'col2']).size().reset_index(name='counts')

要將Series轉換為DataFrame，可以使用.reset_index(name='counts'):

多項統計

df.groupby(['col1', 'col2']).agg({
    'col3': ['mean', 'count'],
    'col4': ['median', 'min', 'count']
})

多項統計

counts = df.groupby(['col1', 'col2']).size().to_frame(name='counts')
counts.join(gb.agg({'col3': 'mean'}).rename(columns={'col3': 'col3_mean'})) \
      .join(gb.agg({'col4': 'median'}).rename(columns={'col4': 'col4_median'})) \
      .join(gb.agg({'col4': 'min'}).rename(columns={'col4': 'col4_min'})) \
      .reset_index()

多項統計 多個統計數字>要計算每個組的多個統計數據，請使用.agg() 方法。您可以將要計算的統計資料指定為字典，其中列名作為鍵，聚合函數作為值。例如，要計算列col3 和col4 的平均值、中位數和最小值：組合統計要將不同的聚合組合到單一DataFrame 中，您可以使用join方法。這允許您基於公共列合併多個 DataFrame。例如，要建立組合計數、平均值、中位數和最小值的結果：

以上是如何使用 Pandas GroupBy 檢索分組統計（計數、平均值、中位數、最小值、最大值）？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！