pandas_分組聚合_groupby和agg的區別
對特定字段進行聚合操作
對多個字段進行分組
對多個字段進行分組，多個字段進行聚合運算
數據地址：鏈接: https://pan.baidu.com/s/1A42jbAVw90AKqgfK2dpddg 提取碼: jxth
import pandas
data = pandas.read_csv(
'C:/data/data/data.csv',
engine='python',
encoding='utf8'
)
data.head()
id reg_date id_num gender birthday age
0 100000 2011/1/1 15010219621116401I 男 1962/11/16 52
1 100001 2011/1/1 45092319910527539E 男 1991/5/27 23
2 100002 2011/1/1 35010319841017421J 男 1984/10/17 30
3 100006 2011/1/1 37110219860824751B 男 1986/8/24 28
4 100010 2011/1/1 53042219860714031J 男 1986/7/14 28
# 先來統計按性別分組的用戶數，輸入以下代碼
data.groupby('gender').count()
id reg_date id_num birthday age
gender
女 4316 4316 4316 4316 4316
男 54785 54785 54785 54785 54785
# 然後再來統計按性別分組的平均值，輸入以下代碼
data.groupby('gender').mean()
id age
gender
女 149779.770853 30.392493
男 149833.467829 26.979629
# 它又根據所有能統計的列都統計了結果。如果我只是僅僅希望按性別分組統計下用戶數，以及按性別分組統計用戶的平均年齡，那我該如何做呢？
# Mr.林：這個時候可以使用groupby與agg函數組合進行統計。
# 對特定字段進行聚合操作
data.groupby('gender')['id'].agg('count')
gender
女 4316
男 54785
Name: id, dtype: int64
# 然後再來按性別分組統計年齡的平均值，輸入以下代碼
data.groupby('gender')['age'].agg('mean')
gender
女 30.392493
男 26.979629
Name: age, dtype: float64
# 小白突然又想到一個問題：那我能不能在性別分組的基礎上，再加入一個分組列，比如將註冊日期加到分組列裏？
# Mr.林：這可以有，只要在gender前面再加入reg_date，如果還有其他分組列可以繼續加入，用逗號分隔即可，輸入以下代碼
# 對多個字段進行分組
data.groupby(['reg_date','gender'])['id'].agg('count').head()
reg_date gender
2011/1/1 男 10
2011/1/10 女 6
男 160
2011/1/11 女 15
男 165
Name: id, dtype: int64
# 那我能不能對多個列進行統計呢？現在只對id列進行統計，如果再把age列加進來，可以麼？
# Mr.林：這個同樣可以有，不過如果還是計數的話，對id、age兩列統計的結果是一樣的，我們換成平均值統計試試，輸入以下代碼
# 對多個字段進行分組，多個字段進行聚合運算
data.groupby(['reg_date','gender'])['id','age'].agg('mean').head()
id age
reg_date gender
2011/1/1 男 100008.600000 29.200000
2011/1/10 女 101276.500000 36.333333
男 101295.262500 26.862500
2011/1/11 女 101617.400000 31.400000
男 101590.054545 26.636364
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