📊 学习 Python 中的 Pandas `groupby` 功能

Pandas 的 groupby 是数据处理中的核心工具，可以按特定条件对数据进行分组并应用聚合操作。掌握它能显著提升数据分析效率！

✅ 核心概念

1. 分组操作

   • 使用 groupby() 方法按列或条件分组，例如：

     df.groupby('category').mean()  
     

   • 📌 分组后可对数据进行统计分析（如 sum、count、std 等）

2. 分组与聚合

   • 示例：计算每个类别的销售总额

     df.groupby('category')['sales'].sum()  
     

   • 📊 可结合 agg() 自定义聚合函数

3. 分组层级

   • 多级分组：

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

   • 🌐 分组后可展开结果：.groups 或 .size()

📚 扩展阅读

• 如需深入了解 Pandas 的其他操作，可访问 Pandas 基础教程
• 📌 数据分组示意图

📌 实际应用

• 分析销售数据：按地区、产品类型分组统计
• 📈 处理时间序列：按月份或季度分组计算趋势
• 🧠 与 pivot_table 结合使用，生成交互式汇总表

📌 提示：.groupby() 的性能优化技巧可参考 Pandas 高级技巧

数据分组示意图