一、 Pandas分组统计概述

在进行数据琢磨时分组统计是不可或缺的一环。Pandas作为Python中处理数据的利器， 其有力巨大的分组统计功能能帮我们飞迅速、准确地完成数据琢磨任务。

二、 Pandas分组统计的关键函数

在Pandas中，groupby函数是进行分组统计的核心。它能将数据根据某列或许多列进行分组，并对个个分组进行统计。

• count：计算个个分组的元素数量。
• sum：计算个个分组的元素总和。
• mean：计算个个分组的平均值。
• median：计算个个分组的中位数。
• std：计算个个分组的标准差。

三、 Pandas分组统计的实践案例

import pandas as pd
data = {'Name': ,
        'Age': ,
        'City': }
df = pd.DataFrame
# 按城里分组，并计算个个城里的平均年龄
grouped = df.groupby.mean
print
    

四、Pandas分组统计的高大级技巧

除了基本的分组统计，Pandas还给了一些高大级技巧，能帮我们更有效地处理数据。

• 用apply函数进行自定义操作：apply函数能对个个分组应用自定义函数，实现更麻烦的分组统计。
• 用transform函数进行数据转换：transform函数能对个个分组应用转换函数，并将后来啊作为新鲜列添加到DataFrame中。
• 用agg函数进行聚合操作：agg函数能对个个分组应用优良几个聚合函数，并返回一个包含优良几个后来啊的DataFrame。

Pandas的分组统计功能有力巨大且灵活，能帮我们高大效地处理数据。通过掌握Pandas分组统计的技巧，我们能更优良地进行数据琢磨，为业务决策给有力支持。

欢迎您用Pandas进行实际操作，验证本文的观点。