在如今这个数据爆炸的时代，数据就如同深埋地下的宝藏，蕴含着无数有价值的信息等待我们去挖掘。对于广大的数据分析师、数据科学家以及机器学习爱好者来说，如何高效地处理和分析数据，从中提取出关键信息，是一项至关重要的技能。

 

在如今这个数据爆炸的时代，数据就如同深埋地下的宝藏，蕴含着无数有价值的信息等待我们去挖掘对于广大的数据分析师、数据科学家以及机器学习爱好者来说，如何高效地处理和分析数据，从中提取出关键信息，是一项至关重要的技能。

今天，我们就来深入探讨 Pandas 库中一个极为强大的功能 —— 数据分组，它堪称数据探索道路上的得力助手一、数据分组的神奇魔法：“拆分 - 应用 - 合并”想象一下，你面前有一堆杂乱无章的积木，每种颜色代表不同的数据类别。

数据分组的第一步 “拆分”，就像是将这堆积木按照颜色分类，把相同颜色的积木放在一起在 Pandas 中，我们通常会根据 DataFrame 中的某一列或多列数据，将整个数据集拆分成一个个小的子集，这些子集就是我们后续操作的基础。

接下来是 “应用” 环节，这一步就如同你要用分好类的积木搭建不同的造型对于每个拆分出来的数据子集，我们可以执行各种计算操作，比如求和、求平均值、计数、求最大值和最小值等等这些计算操作能够帮助我们快速了解每个子集数据的特征和趋势。

最后，“合并” 环节就像是把搭建好的各个造型组合在一起，形成一个完整的作品在数据处理中，我们将对每个子集进行计算后的结果重新整合，形成一个新的数据集，这个新数据集包含了我们对原始数据分组计算后的关键信息，方便我们进一步分析和解读。

二、Pandas 中的数据分组利器：groupby 语法详解在 Pandas 中，实现数据分组的核心工具就是groupby方法，它就像是一把万能钥匙，能够打开数据分组的大门下面我们来详细看看它的语法和各个参数的神奇作用。

df.groupby(by=None,axis=0,level=None,as_index:bool=True,sort:bool=True,group_keys:bool=True,observed:

bool=False,dropna:bool=True)->DataFrameGroupByby：这是分组的核心依据，堪称 “指挥官”它的形式非常灵活，可以是一个函数、字典、Series 或者 ndarray。

假如你有一个根据日期来分组数据的需求，就可以传入一个处理日期的函数作为by参数，让数据按照日期特征进行分组如果是用字典或 Series，它们的值将决定数据如何分组；而 ndarray 则直接按其值进行分组操作。

axis：这个参数决定了分组操作是沿着行（axis=0或axis=index）还是列（axis=1或axis=columns）进行，就像决定是横着切蛋糕还是竖着切一样默认情况下，axis=0，也就是按行分组。

level：当你的数据索引是多层索引（MultiIndex）时，level参数就派上用场了它可以指定按某一个或多个特定的层级进行数据拆分，让你在复杂的索引结构中精准地进行分组操作as_index：这个参数有点像一个开关。

默认是True，就好比打开了索引显示开关，分组聚合后的结果会以组标签作为索引，方便你快速识别不同组的数据但如果你想让结果看起来更简洁，不显示组标签索引，可以把它设为Falsesort：它决定了分组结果是否要排序。

默认情况下，就像一个爱整洁的人，会对分组结果进行排序但如果你觉得数据按首次出现的顺序排列更符合你的分析需求，并且希望提高分组性能，那么把sort设为False就可以了group_keys：默认为True，它的作用就像是给每个分组贴上一个小标签，在调用函数时会将组键添加到索引中，让你在后续操作中更容易识别和区分不同的分组。

observed：这个参数主要针对分类数据分组当设为True时，就像只关注舞台上正在表演的演员，只显示实际出现的分类分组数据；而设为False时，则像把所有可能参演的演员都考虑进来，会显示所有可能的分类分组数据。

dropna：默认是True，它的功能是处理含有缺失值（NA值）的数据如果组键中包含NA值，就会像一个 “清洁员” 一样，把对应的行或列删除但如果你希望把NA值也当作一个特殊的组键来处理，那就把它设为False。

三、实战演练：DataFrame 中的数据分组应用理论知识固然重要，但通过实际例子来理解会更加直观下面我们通过几个具体的案例，看看如何在 DataFrame 中灵活运用groupby进行数据分组（一）分组求和：轻松掌握团队业绩总和。

假设有一份公司员工的业绩数据，存储在一个 DataFrame 中，其中有 “team”（团队）列和各个季度的业绩列（如 “Q1”“Q2”“Q3”“Q4”）我们想要快速知道每个团队的年度总业绩，这时就可以使用分组求和的方法。

import pandas as pddata = { team: [A, A, B, B, C, C, D, D, E, E], Q1: [100, 966, 400, 575, 500, 556, 300, 560, 400, 563],

Q2: [200, 439, 500, 718, 600, 594, 400, 791, 300, 713], Q3: [300, 575, 600, 602, 400, 668, 500, 741, 400, 481],

Q4: [400, 383, 700, 436, 600, 527, 500, 699, 400, 633]}df = pd.DataFrame(data)result_sum = df.groupby(team).sum()

print(result_sum)运行上述代码，我们会得到每个团队在各个季度业绩总和的结果，清晰地展示了每个团队的整体表现Q1 Q2 Q3 Q4teamA 1066 639 875 783B 975 1218 1202 1136

C 1056 1194 1068 1127D 860 1191 1241 1199E 963 1013 881 1033（二）不同列不同计算：全面剖析团队数据特征有时候，我们不仅想知道每个团队的业绩总和，还想了解每个团队业绩数据的其他特征，比如某个季度业绩的平均值、数量以及最大值等。

这时候，就可以利用agg方法，对不同列指定不同的计算方法result_agg_diff_cols = df.groupby(team).agg({Q1: sum, Q2: count, Q3:mean,

Q4: max})print(result_agg_diff_cols)通过这段代码，我们可以得到每个团队在不同季度业绩的综合特征数据Q1 Q2 Q3 Q4teamA 1066.0 2 51.470588 97。

B 975.0 2 54.636364 99C 1056.0 2 48.545455 98D 860.0 2 65.315789 99E 963.0 2 44.050000 98（三）同一列多种计算：深度挖掘业绩细节

如果我们对某一列数据想要进行多种计算分析，比如对于 “Q1” 列，我们既想知道总和，又想了解标准差和最大值，以此来深入挖掘团队在第一季度业绩的波动情况和最佳表现同样可以使用agg方法来实现result_agg_same_col。

= df.groupby(team).agg({Q1: [sum,std,max], Q2: count, Q3:mean, Q4: max})print(result_agg_same_col)这样，我们就能够从多个角度对 “Q1” 列数据进行分析，获取更全面的信息。

Q1 sum std max Q2 Q3 Q4teamA 1066.0 24.155136 966 2 51.470588 97B 975.0 32.607896 575 2 54.636364 99C 1056.0 31.000768 556 2 48.545455 98

D 860.0 25.886166 560 2 65.315789 99E 963.0 33.242767 563 2 44.050000 98四、Series 中的数据分组：灵活处理单列数据除了在 DataFrame 中广泛应用，groupby方法在 Series 中也能发挥重要作用。

例如，我们有一个表示员工第一季度业绩的 Series（df.Q1），并且想根据员工所在团队（df.team）来对这些业绩数据进行分组求和，看看每个团队在第一季度的总业绩情况代码如下：result_series_group

= df.Q1.groupby(df.team).sum()print(result_series_group)执行上述代码后，我们可以得到每个团队在第一季度业绩总和的 Series 数据teamA 1066

B 975C 1056D 860E 963Name: Q1, dtype: int64五、总结与展望通过本文的学习，我们对 Pandas 中的数据分组功能有了全面而深入的了解从数据分组的基本原理 “拆分 - 应用 - 合并”，到groupby语法的详细解读，再到在 DataFrame 和 Series 中的实际应用案例，相信大家已经感受到了数据分组在数据处理和分析中的强大威力。

Pandas 的groupby功能相比 SQL 中的类似语句，更加简洁高效，为我们的数据探索工作提供了极大的便利然而，数据分组的世界远不止于此，还有更多高级的应用和技巧等待我们去探索在未来的学习和实践中，我们可以进一步深入研究如何利用数据分组进行复杂的数据聚合分析、多层次的数据透视以及与其他数据分析工具和技术的结合应用。

希望大家能够不断挖掘数据分组的潜力，在数据的海洋中畅游，发现更多有价值的信息宝藏让我们一起在数据科学的道路上不断前行，用数据驱动决策，用分析创造价值！#Python基础#

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