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2024年6月20日发(作者：)

pandas分组方法

Pandas分组方法介绍

Pandas是Python中最常用的数据处理模块，提供了一系列灵

活的分组方法来处理数据集。本文将介绍Pandas中的主要分组函

数，并对其特点做出详细介绍。

1、groupby函数

groupby函数可以用于将数据按照某种特定条件分组，也可以

说是按照某种规则对数据进行分类。它可以帮助我们更好地理解数

据的结构，并改善数据的可视化体验。

使用groupby函数时，首先需要定义一个分组参数，包括分组

条件、数据索引等，然后按照定义的参数对数据进行分组，最后按

照分组情况对数据进行处理。

2、pivot_table函数

pivot_table函数可以将多维度的数据进行转换，使数据更容

易查看、理解与分析。它可以按指定的行和列进行分组和简化操

作，定义以后可以进行灵活的查询。

使用pivot_table函数时，首先需要定义数据框、行列及值参

数，然后按照定义参数对数据进行转换，最后根据转换之后的数据

情况进行查询及处理。

3、 unstack函数

unstack函数是一种将层次化索引数据转换为表格型数据的操

作，可以将复杂的pivot_table面转换为更简单的二维表。

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使用unstack函数时，首先需要定义层次化索引的列，然后将

其转换为表格型数据，最后可以按照转换之后的数据格式进行查询

处理。

总结

Pandas提供的分组方法可以帮助我们更好地理解数据的结构，

并改善数据的可视化体验。groupby函数可以用于将数据按照某种

特定条件分组，pivot_table函数可以将多维度的数据进行转换，

unstack函数可以将层次化索引数据转换为表格型数据。此外，还

有其他几种分类方法，如cut函数、qcut函数、agg函数等，也用

于处理数据集。

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本文标签： 数据分组进行转换函数

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