Python 数据分析三剑客之 Pandas（六）：GroupBy 数据分裂/应用/合并
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内容提要
本文介绍了Pandas库中的GroupBy机制，强调数据分裂、应用和合并的过程。通过groupby()方法，可以对数据进行分组并应用聚合函数，如mean和count。还讨论了自定义分组和对不同列应用不同函数的技巧，以灵活满足分析需求。
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关键要点
- Pandas的GroupBy机制包括数据分裂、应用和合并的过程。
- 使用groupby()方法可以对数据进行分组并应用聚合函数，如mean和count。
- GroupBy对象可以通过Series.groupby和DataFrame.groupby创建，支持多种参数设置。
- 可以根据类型、列或自定义键进行分组，支持多种分组方式。
- GroupBy对象支持迭代，可以生成分组名和对应的数据块。
- 聚合函数包括count、mean、min、max等，可以对分组后的数据进行计算。
- 可以自定义聚合函数，并通过GroupBy.agg()方法应用于分组数据。
- 使用字典可以对不同列应用不同的聚合函数，灵活满足分析需求。
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延伸问答
Pandas中的GroupBy机制是什么？
GroupBy机制包括数据分裂、应用和合并的过程，通常用于对数据集进行分组并计算统计信息。
如何使用groupby()方法进行数据分组？
可以通过Series.groupby或DataFrame.groupby方法，传入分组依据的参数进行数据分组。
在GroupBy中可以使用哪些聚合函数？
常用的聚合函数包括count、mean、min、max等，可以对分组后的数据进行计算。
如何对不同列应用不同的聚合函数？
可以使用字典将不同的聚合函数映射到不同的列，例如{'data1':'mean', 'data2':'sum'}。
GroupBy对象支持哪些分组方式？
GroupBy对象支持按类型、列或自定义键进行分组，灵活满足分析需求。
如何自定义聚合函数并应用于GroupBy？
可以定义一个自定义函数，并通过GroupBy.agg()方法将其应用于分组数据。
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