Python案例如何用Pandas做数据分组废弃

wen python案例 2026-07-14 2

本文目录导读：

基础数据准备
基本分组操作
常用聚合函数
分组后的转换和过滤
进阶分组操作
实际应用案例
性能优化技巧

我来为你详细介绍使用Pandas进行数据分组的完整案例。

基础数据准备

import pandas as pd
import numpy as np
# 创建示例数据
data = {
    '部门': ['销售部', '技术部', '销售部', '技术部', '市场部', 
            '市场部', '销售部', '技术部', '市场部', '销售部'],
    '姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '孙七',
            '周八', '吴九', '郑十', '冯十一', '陈十二'],
    '销售额': [5000, 8000, 6000, 9000, 7000, 
               5500, 7500, 8500, 6200, 6800],
    '年龄': [25, 30, 28, 35, 32, 27, 29, 33, 26, 31],
    '入职年份': [2020, 2019, 2021, 2018, 2020, 
                 2022, 2019, 2020, 2021, 2022]
}
df = pd.DataFrame(data)
print("原始数据：")
print(df)

基本分组操作

单列分组

# 按部门分组并计算平均值
dept_stats = df.groupby('部门')['销售额'].mean()
print("\n各部门平均销售额：")
print(dept_stats)
# 多列分组统计
dept_age_stats = df.groupby('部门')[['销售额', '年龄']].mean()
print("\n各部门销售额和年龄平均值：")
print(dept_age_stats)

多列分组

# 按部门和入职年份分组
multi_group = df.groupby(['部门', '入职年份']).agg({
    '销售额': 'sum',
    '年龄': 'mean',
    '姓名': 'count'
}).rename(columns={'姓名': '人数'})
print("\n按部门和入职年份分组统计：")
print(multi_group)

常用聚合函数

# 多种聚合方式
dept_full_stats = df.groupby('部门')['销售额'].agg([
    'sum',        # 总和
    'mean',       # 平均值
    'std',        # 标准差
    'min',        # 最小值
    'max',        # 最大值
    'count',      # 计数
    'median'      # 中位数
]).round(2)
print("\n各部门销售额详细统计：")
print(dept_full_stats)
# 使用自定义聚合函数
def range_calc(x):
    return x.max() - x.min()
dept_range = df.groupby('部门')['销售额'].agg([
    'sum',
    range_calc,  # 自定义函数
    lambda x: x.max() - x.min()  # lambda函数
]).rename(columns={'sum': '总和', 'range_calc': '极差', '<lambda>': '极差(λ)'})
print("\n自定义聚合：")
print(dept_range)

分组后的转换和过滤

# 计算每个部门销售额占比
df['部门销售额占比'] = df.groupby('部门')['销售额'].transform(
    lambda x: x / x.sum() * 100
)
print("\n添加部门占比列：")
print(df)
# 使用transform进行标准化
df['销售额Z分数'] = df.groupby('部门')['销售额'].transform(
    lambda x: (x - x.mean()) / x.std()
)
print("\n销售额Z分数（部门内标准化）：")
print(df[['部门', '姓名', '销售额', '销售额Z分数']])
# 过滤分组数据
# 保留至少销售总额大于20000的部门
high_perform_depts = df.groupby('部门').filter(
    lambda x: x['销售额'].sum() > 20000
)
print("\n高绩效部门（销售额>20000）：")
print(high_perform_depts)

进阶分组操作

# 使用apply进行复杂操作
dept_rank = df.groupby('部门')['销售额'].apply(
    lambda x: x.rank(ascending=False)
).reset_index(name='部门排名')
print("\n部门内销售额排名：")
print(dept_rank)
# 饼图
import matplotlib.pyplot as plt
# 分组后的可视化
dept_sum = df.groupby('部门')['销售额'].sum()
plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.subplot(1, 2, 1)
dept_sum.plot(kind='bar', color=['skyblue', 'lightgreen', 'salmon'])'各部门销售额汇总')
plt.ylabel('销售额')
plt.xticks(rotation=45)
plt.subplot(1, 2, 2)
dept_avg = df.groupby('部门')['年龄'].mean()
dept_avg.plot(kind='bar', color=['gold', 'lightblue', 'pink'])'各部门平均年龄')
plt.ylabel('年龄')
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()
# 分组后排序
dept_sort = df.groupby('部门').agg({
    '销售额': 'sum',
    '年龄': 'mean'
}).sort_values('销售额', ascending=False)
print("\n按销售额降序排列的部门统计：")
print(dept_sort)
# 分组后取Top N
top_2_in_each_dept = df.groupby('部门').apply(
    lambda x: x.nlargest(2, '销售额')
).reset_index(drop=True)
print("\n每个部门销售额前2名：")
print(top_2_in_each_dept)

实际应用案例

# 销售绩效分析
sales_analysis = df.groupby('部门').agg({
    '销售额': ['sum', 'mean', 'count', 'std'],
    '年龄': ['mean', 'min', 'max']
})
# 扁平化列名
sales_analysis.columns = [
    f'{col[0]}_{col[1]}' for col in sales_analysis.columns
]
sales_analysis = sales_analysis.reset_index()
print("\n销售绩效分析报告：")
print(sales_analysis)
# 创建透视表
pivot_table = pd.pivot_table(
    df,
    values='销售额',
    index='部门',
    columns='入职年份',
    aggfunc='sum',
    fill_value=0
)
print("\n销售额透视表（部门×入职年份）：")
print(pivot_table)
# 分组后检查缺失值
df_with_nan = df.copy()
df_with_nan.loc[df_with_nan['部门'] == '销售部', '销售额'] = np.nan
# 按部门检查缺失值
nan_check = df_with_nan.groupby('部门')['销售额'].apply(
    lambda x: x.isna().sum()
)
print("\n各部门销售额缺失值数量：")
print(nan_check)

性能优化技巧

import time
# 大数据集测试
big_df = pd.DataFrame({
    'group': np.random.choice(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], 100000),
    'value': np.random.randn(100000)
})
# 方法1: 使用groupby
start_time = time.time()
result1 = big_df.groupby('group')['value'].agg(['sum', 'mean', 'std'])
method1_time = time.time() - start_time
print(f"方法1 (groupby) 耗时: {method1_time:.4f} 秒")
# 方法2: 使用pivot_table
start_time = time.time()
result2 = big_df.pivot_table(
    values='value', 
    index='group', 
    aggfunc=['sum', 'mean', 'std']
)
method2_time = time.time() - start_time
print(f"方法2 (pivot_table) 耗时: {method2_time:.4f} 秒")
# 方法3: 使用for循环（不推荐）
start_time = time.time()
result3 = {}
for group in big_df['group'].unique():
    subset = big_df[big_df['group'] == group]['value']
    result3[group] = {
        'sum': subset.sum(),
        'mean': subset.mean(),
        'std': subset.std()
    }
method3_time = time.time() - start_time
print(f"方法3 (for循环) 耗时: {method3_time:.4f} 秒")

Pandas分组操作的核心要点：

基本语法：df.groupby('column')['target'].agg(function)
常用聚合函数：sum, mean, count, min, max, std, var
高级操作：transform, filter, apply
性能优化：优先使用内置聚合函数，避免循环操作

这些案例涵盖了Pandas分组的常见场景,你可以根据实际需求选择合适的操作方法。