📚数据分析神器Pandas的`groupby`用法✨
在数据处理过程中,`groupby`绝对是Pandas中的明星函数之一!它能帮助我们轻松实现数据分组和聚合,让数据分析事半功倍💪。今天就来聊聊`groupby`那些实用又有趣的用法吧!
首先,最基本的用法就是按照某一列进行分组,比如按地区统计销售额👇:
```python
import pandas as pd
df.groupby('地区')['销售额'].sum()
```
接着,你还可以结合多个字段进行复杂分组🧐。例如,按年份和地区统计销量:
```python
df.groupby(['年份', '地区'])['销量'].mean()
```
更酷的是,`groupby`还能与自定义函数搭配使用!比如计算每个分组的最大值并保留原始行:
```python
df.loc[df.groupby('类别')['价格'].idxmax()]
```
通过灵活运用`groupby`,数据分析效率直线提升!无论是简单的汇总还是复杂的多维分析,它都能轻松应对😎。掌握这些技巧,让你的数据处理如虎添翼!🚀
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