Python - 在 Pandas Dataframe 中对列进行分组
pythonserver side programmingprogramming更新于 2025/10/21 0:44:17
要对 Pandas Dataframe 中的列进行分组，请使用 groupby()。首先，让我们创建 Pandas 数据框 −
dataFrame = pd.DataFrame(
{
&"Car": [&"Audi", &"Lexus", &"Audi", &"Mercedes", &"Audi", &"Lexus", &"Mercedes", &"Lexus", &"Mercedes"],
&"Reg_Price": [1000, 1400, 1100, 900, 1700, 1800, 1300, 1150, 1350]
}
)
现在让我们根据 Car 列进行分组 −
res = dataFrame.groupby("Car")
分组后，我们将使用函数查找分组汽车名称的注册价格平均值 (Reg_Price) −
res.mean()
这将根据 Car 列计算注册价格的平均值。
示例
以下是代码 −
import pandas as pd
# dataframe 其中一列为Reg_Price
dataFrame = pd.DataFrame(
{
"Car": ["Audi", "Lexus", "Audi", "Mercedes", "Audi", "Lexus", "Mercedes", "Lexus", "Mercedes"],
"Reg_Price": [1000, 1400, 1100, 900, 1700, 1800, 1300, 1150, 1350]
}
)
print"DataFrame...\n",dataFrame
# 按 Car 分组
res = dataFrame.groupby("Car")
print"\nMean of Registration Price grouped according to Car names...\n",res.mean()
输出
这将产生以下输出 −
DataFrame... Car Reg_Price 0 Audi 1000 1 Lexus 1400 2 Audi 1100 3 Mercedes 900 4 Audi 1700 5 Lexus 1800 6 Mercedes 1300 7 Lexus 1150 8 Mercedes 1350 Mean of Registration Price grouped according to Car names... Reg_Price Car Audi 1266.666667 Lexus 1450.000000 Mercedes 1183.333333
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