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pandas.DataFrame的groupby()方法是一个特别常用和有用的方法。让我们快速掌握groupby()方法的基础使用，从此数据分析又多一法宝。
首先导入package：
import pandas as pd import numpy as np
groupby的最基本操作
df = pd.DataFrame({‘A‘:[1,2,3,1],‘B‘:[2,3,3,6],‘C‘:[3,1,5,7]})
df
按照A列来进行分组（其实说白了就是将A列中重复的值和成同一个值，然后把A当成索引来进行重新的数据分组）
df.groupby(‘A‘).mean() #mean是取平均值
df.groupby(‘A‘).sum() #sum是求和
df.groupby([‘A‘]).first() #取第一个出现的数据
df.groupby([‘A‘]).last() #取最后一个出现的数据
也可以按照多组进行分组
df.groupby([‘A‘,‘B‘]).sum()
统计数据的数量
size跟count的区别： size计数时包含NaN值，而count不包含NaN值
df = pd.DataFrame({‘A‘:[1,2,3,1],‘B‘:[2,3,3,6],‘C‘:[3,np.nan,5,7]})
df
df.groupby([‘A‘]).count()
df.groupby([‘A‘]).size()
pandas.DataFrame的groupby()方法的基本使用
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原文地址：https://www.cnblogs.com/nsw0419/p/11620904.html
