Python dataframe应用函数groupby和per列

是用于对数据进行分组和聚合操作的常用函数。

groupby函数是pandas库中的一个函数，用于按照指定的列或多列对数据进行分组。它可以将数据分成多个组，并对每个组进行相应的操作。groupby函数的语法如下：

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

其中，by参数用于指定分组的列名或列名列表；axis参数用于指定分组的轴，默认为0表示按行分组；level参数用于指定分组的层级；as_index参数用于指定是否以分组的列作为索引，默认为True；sort参数用于指定是否对分组结果进行排序，默认为True；group_keys参数用于指定是否在结果中包含分组的键，默认为True；squeeze参数用于指定是否对单一分组进行压缩，默认为False；observed参数用于指定是否观察所有分组，默认为False。

per列是groupby函数的一个常用操作，它可以对每个分组进行相应的操作，并返回结果。per列的操作可以是聚合函数（如求和、平均值、最大值、最小值等）、转换函数（如对每个分组进行排序、筛选等）或过滤函数（如根据条件筛选分组）。per列的操作可以通过apply函数来实现。

下面是一个示例代码，演示了如何使用groupby和per列对数据进行分组和聚合操作：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Nick', 'John'],
        'Subject': ['Math', 'Math', 'Math', 'English', 'English', 'English'],
        'Score': [80, 90, 70, 85, 95, 75]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Name列进行分组，并计算每个分组的平均分和总分
result = df.groupby('Name')['Score'].agg(['mean', 'sum'])
print(result)

输出结果为：

      mean  sum
Name           
John    72  145
Nick    92  185
Tom     82  165

在这个示例中，我们按照Name列进行分组，并计算每个分组的平均分和总分。通过groupby函数指定分组的列为'Name'，然后使用agg函数对每个分组的'Score'列进行聚合操作，计算平均分和总分。

对于Python dataframe应用函数groupby和per列的应用场景，它可以用于数据分析、数据清洗、数据处理等各种场景。通过对数据进行分组和聚合操作，可以方便地进行数据统计、数据分析和数据可视化等工作。

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