掌握 Pandas Groupby 操作：25 个实例解析

在数据处理和分析中，Pandas 的 Groupby 操作是一项强大的功能，它能够帮助我们根据特定的列对数据进行分组，并对每组数据进行聚合、转换和筛选等操作。以下通过 25 个实例来深入解析 Pandas Groupby 操作。

实例 1：计算每组的平均值 假设有一个包含学生成绩的数据框，按照班级分组计算平均成绩。

实例 2：计算每组的总和 以销售数据为例，按照产品类别分组计算销售总额。

实例 3：计算每组的数量 分析员工信息表，按照部门分组计算员工数量。

实例 4：找出每组的最大值 比如在房价数据中，按照地区分组找出最高房价。

实例 5：找出每组的最小值 对于库存数据，按照商品种类分组找出最低库存数量。

实例 6：同时计算多个聚合函数 在学生考试成绩数据中，按科目分组计算平均成绩、最高成绩和最低成绩。

实例 7：使用自定义函数进行聚合 假设要根据年龄分组，计算每组年龄的中位数。

实例 8：对分组结果进行筛选 例如在销售数据中，筛选出销售额总和超过一定阈值的分组。

实例 9：对分组结果进行排序 按照产品销量分组，对每组的销售额进行降序排序。

实例 10：多列分组 以学生信息为例，按照班级和性别两列进行分组计算平均成绩。

实例 11：分组后进行数据转换 将每组数据进行标准化处理。

实例 12：分组后进行数据填充 处理缺失值，按组进行填充。

实例 13：结合条件筛选的分组操作 在员工绩效数据中，筛选出特定条件下的分组进行分析。

实例 14：分组后应用复杂的计算逻辑 比如根据不同分组计算加权平均值。

实例 15：跨多个数据框的分组操作 当有多个相关数据框时，进行联合分组分析。

实例 16：对时间序列数据进行分组 以股票价格数据为例，按月份分组计算平均价格。

实例 17：处理分组中的异常值 识别并处理分组数据中的异常值。

实例 18：分组后的数据合并 将分组计算的结果与原始数据合并。

实例 19：分组后的数据抽样 从每组中抽取一定数量的样本。

实例 20：对分组结果进行可视化 以直观的图表展示分组分析的结果。

实例 21：在大规模数据上的分组操作 处理海量数据时的优化技巧。

实例 22：分组后的数据保存与加载 将分组结果保存为新的文件或从文件加载。

实例 23：嵌套分组 实现多层级的分组分析。

实例 24：动态分组 根据动态条件进行分组操作。

实例 25：分组与机器学习结合 利用分组结果进行特征工程或模型训练。

通过以上 25 个实例，相信您对 Pandas 的 Groupby 操作有了更深入的理解和掌握，能够在实际的数据处理和分析中更加得心应手，挖掘出数据背后的有价值信息。