Python中的分组函数：深入理解及应用203

Python 作为一门强大的编程语言，提供了丰富的库和工具来处理数据。其中，数据分组和聚合是数据分析和处理中的常见任务。本文将深入探讨 Python 中实现数据分组的多种方法，涵盖基本的 `groupby()` 函数及其在不同库中的应用，并结合实际案例，帮助读者理解和掌握 Python 数据分组的技巧。

Python 中最常用的数据结构之一是列表和字典，而对于更复杂的数据操作，我们通常会使用 Pandas 库。Pandas 的 `groupby()` 函数是进行数据分组和聚合的核心工具，它能够根据指定的列或索引对 DataFrame 进行分组，并对每个分组应用聚合函数。

使用 Pandas 的 `groupby()` 函数

Pandas 的 `groupby()` 函数是实现数据分组的核心。它接受一个或多个列名作为参数，将 DataFrame 按照这些列的值进行分组。以下是一个简单的示例：```python
import pandas as pd
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],
'Age': [25, 30, 22, 28, 27],
'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo', 'London']}
df = (data)
grouped = ('City')
for city, group in grouped:
print(f"City: {city}")
print(group)
print("-" * 20)
```

这段代码首先创建一个 Pandas DataFrame，然后使用 `groupby('City')` 将 DataFrame 按照 'City' 列进行分组。循环遍历每个分组，打印出城市名称和对应的数据。

除了简单的分组，`groupby()` 还可以结合聚合函数进行更复杂的操作，例如计算每个分组的平均年龄：```python
grouped = ('City')['Age'].mean()
print(grouped)
```

这段代码计算每个城市的平均年龄，结果是一个 Series，索引是城市名称，值是平均年龄。

`groupby()` 函数还可以同时分组多个列：```python
grouped = (['City', 'Age'])
for name, group in grouped:
print(f"Group: {name}")
print(group)
print("-" * 20)
```

这将按照城市和年龄进行分组。

其他分组方法

除了 Pandas 的 `groupby()` 函数，Python 还提供了其他方法实现数据分组，尤其是在处理非结构化数据时。例如，可以使用 `()` 函数，但它需要数据预先排序：```python
from itertools import groupby
from operator import itemgetter
data = sorted(data, key=itemgetter('City')) # 数据必须预先排序
for key, group in groupby(data, key=itemgetter('City')):
print(f"City: {key}")
for item in group:
print(item)
print("-" * 20)
```

这段代码使用了 `()` 函数，需要提前根据 'City' 列排序数据。 `itemgetter` 函数用来提取 'City' 列的值作为分组键。

对于更复杂的分组逻辑，可以使用自定义函数结合 `apply()` 方法：```python
def custom_group(row):
if row['Age'] < 25:
return 'Young'
elif row['Age'] < 30:
return 'Adult'
else:
return 'Senior'
df['AgeGroup'] = (custom_group, axis=1)
grouped = ('AgeGroup')
print(())
```

这个例子定义了一个自定义函数 `custom_group`，根据年龄将数据分成不同的组，然后使用 `apply()` 方法将该函数应用到 DataFrame 的每一行，最后再使用 `groupby()` 进行分组并统计每个分组的大小。

高级应用

`groupby()` 函数的强大之处在于它可以结合各种聚合函数，例如 `sum()`、`mean()`、`count()`、`max()`、`min()`、`std()`、`var()` 等，以及自定义的聚合函数。这使得我们可以进行各种统计分析和数据处理。

此外，`groupby()` 还支持多层索引，以及在分组后进行进一步的数据处理和转换，例如 `transform()` 和 `filter()` 方法。

本文介绍了 Python 中多种数据分组的方法，重点讲解了 Pandas 库中强大的 `groupby()` 函数及其应用。通过结合不同的聚合函数和高级技巧，我们可以利用 `groupby()` 函数高效地处理各种数据分析任务。选择哪种分组方法取决于数据的结构和具体的应用场景。希望本文能够帮助读者更好地理解和应用 Python 的数据分组功能。

2025-07-31

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