本文用到的表格内容如下:
先来看一下数据情形
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import pandas as pd
life_df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\生活用品表.xlsx')
print(life_df)
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result:
分类 编号 名称
0 水果 0 苹果
1 水果 1 橙子
2 生活用品 2 牙刷
3 生活用品 3 冰箱
4 生活用品 4 电视机
5 食物 0 苹果
6 食物 1 橙子
7 家电 3 冰箱
8 家电 4 电视机
9 大件 3 冰箱
10 大件 4 电视机
11 大件 5 茶几
12 生活用品 7 暖手宝宝
13 小说 8 红楼梦
将DataFrame的其中一列取出来就是一个Series，比如life_df["分类"]就是一个Series
1 按照一个Series进行分组
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life_df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\生活用品表.xlsx')
print(life_df.groupby(life_df["分类"]))
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result:
<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x000001506806C6C8>
从上面的结果可以看出，如果只是传入Series，分组后的结果是一个DataFrameGroupBy对象。这个对象包含着分组以后的若干组数据，但是没有直接显示出来，需要对这些分组数据进行汇总计算以后才会显示出来
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life_df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\生活用品表.xlsx')
print(life_df.groupby(life_df["分类"]).count())
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result:
编号 名称
分类
大件 3 3
家电 2 2
小说 1 1
水果 2 2
生活用品 4 4
食物 2 2
上面的代码是根据物品分类对所有数据进行了分组，然后对分组以后的数据分别进行计数运算，最后进行合并。
由于对分组后的数据进行了计数运算，因此每一列都会有一个结果。但是如果对分组后的结果做一些数值运算，这个时候只有数据类型是数值(int、float)的列才会参与运算
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3
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import pandas as pd
life_df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\生活用品表.xlsx')
print(life_df.groupby(life_df["分类"]).sum())
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result:
编号
分类
大件 12
家电 7
小说 8
水果 1
生活用品 16
食物 1
我们把这种对分组后的数据进行汇总运算的操作称为聚合，使用的函数称为聚合函数。比如前面系列文章提高的非空值计数、sum求和、最大值最小值、均值、中位数、众数、方差、标准差和分位数这些。都属于聚合函数。
2 按照多个Series进行分组
多Series分组和单Series分组差不多，只要将多个Series以列表的形式传递给groupby()即可。
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life_df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\生活用品表.xlsx')
print(life_df.groupby([life_df["分类"], life_df["名称"]]).count())
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result:
编号
分类 名称
大件 冰箱 1
电视机 1
茶几 1
家电 冰箱 1
电视机 1
小说 红楼梦 1
水果 橙子 1
苹果 1
生活用品 冰箱 1
暖手宝宝 1
牙刷 1
电视机 1
食物 橙子 1
苹果 1
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life_df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\生活用品表.xlsx')
print(life_df.groupby([life_df["分类"], life_df["名称"]]).sum())
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result:
编号
分类 名称
大件 冰箱 3
电视机 4
茶几 5
家电 冰箱 3
电视机 4
小说 红楼梦 8
水果 橙子 1
苹果 0
生活用品 冰箱 3
暖手宝宝 7
牙刷 2
电视机 4
食物 橙子 1
苹果 0
3 分组和聚合采用不同的列或Series进行
这里和按列分组的用法一致
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life_df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\生活用品表.xlsx')
print(life_df.groupby(life_df["分类"])["名称"].count())
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result:
分类
大件 3
家电 2
小说 1
水果 2
生活用品 4
食物 2
Name: 名称, dtype: int64
这里就是按照物品分类进行分组，再按照物品名称进行汇总统计
到此这篇关于pandas实现按照Series分组示例的文章就介绍到这了,更多相关pandas Series分组内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！
原文链接：https://juejin.cn/post/6993860007653556237