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Pandas用groupby()滚动()以奇怪的方式改变索引

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具,提供了丰富的数据结构和函数,可以方便地进行数据操作和分析。其中的groupby()函数是Pandas中的一个重要函数,用于按照指定的列或多个列对数据进行分组,并进行相应的聚合操作。

groupby()函数的基本语法如下:

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DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, observed=False, **kwargs)

参数说明:

  • by:指定用于分组的列名或列名列表。
  • axis:指定按行还是按列进行分组,0表示按行分组,1表示按列分组,默认为0。
  • level:指定按照多级索引的哪一级进行分组。
  • as_index:指定是否以分组的列作为索引,默认为True。
  • sort:指定是否对分组结果进行排序,默认为True。
  • group_keys:指定是否在结果中包含分组的键,默认为True。
  • squeeze:指定是否对分组结果进行压缩,默认为False。
  • observed:指定是否按照观察到的值进行分组,默认为False。

使用groupby()函数可以实现多种聚合操作,如计算分组的平均值、求和、计数等。下面是一些常用的聚合函数:

  • mean():计算分组的平均值。
  • sum():计算分组的和。
  • count():计算分组的数量。
  • min():计算分组的最小值。
  • max():计算分组的最大值。
  • size():计算分组的大小。

groupby()函数的应用场景非常广泛,可以用于数据清洗、数据分析、数据可视化等各个领域。例如,在金融领域,可以使用groupby()函数对股票数据按照日期进行分组,计算每日的平均价格和交易量;在销售领域,可以使用groupby()函数对订单数据按照地区进行分组,计算每个地区的销售额和订单数量。

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