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Pandas：复杂聚合的高级分组技术
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原文英文，约1500词，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文介绍了Pandas库的高级分组技术，适用于复杂数据场景，包括多键分组、命名聚合和条件聚合等方法。强调选择合适的处理模式（如agg、transform、apply）以提高数据处理效率，确保输出清晰易测。
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关键要点
- Pandas库的高级分组技术适用于复杂数据场景。
- groupby().sum()和groupby().mean()适合快速检查，生产级指标需要更强大的解决方案。
- 选择合适的处理模式（如agg、transform、apply）以提高数据处理效率。
- agg用于将每个组减少为一行，适合KPI表和多指标汇总。
- transform方法返回与输入相同形状的结果，适合创建每行所需的特征。
- apply用于自定义每组逻辑，但速度较慢，需谨慎使用。
- filter方法允许整个组通过或失败于某个条件，适合数据质量规则。
- 多键分组可以控制输出形状和顺序，便于商业智能工具使用。
- 命名聚合生成可读的SQL样式列名，便于理解。
- 条件聚合可以使用布尔掩码数学，计算率和比例。
- 加权指标可以通过向量化数学实现，确保安全处理NaN值。
- 时间感知分组使用pd.Grouper按频率分组时间序列数据。
- 在组内查找Top-k行可以使用排序和head或nlargest。
- 使用transform进行组内标准化，填充缺失值。
- 处理类别、空组和缺失数据时，使用分类类型提高速度。
- 选择合适的模式：使用agg进行减少，使用transform进行广播，apply仅在无法向量化时使用。
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