按熊猫计数分组 - Python

在数据分析工作中，我们经常需要对数据进行聚合统计。在 Python 的 pandas 库中，有一个非常方便的功能，可以对数据进行按照某一列分组的操作，这就是 groupby。

对于一列数据，我们可以使用 groupby 分组，然后对每组数据进行一些聚合操作，如计数、求和、求平均等。本文将以按照一列数据进行分组，并统计每个分组中的数量为例，来介绍 groupby 的使用方法。

准备数据

我们先创建一个 pandas 的 DataFrame 对象，包含一个名为“species”的列和一个名为“count”的列，其中“species”列表示某种动物的物种，而“count”列表示该物种被发现的次数。

import pandas as pd

data = {
    "species": ["panda", "panda", "panda", "koala", "koala", "kangaroo"],
    "count": [1, 2, 3, 4, 5, 6]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果为：

     species  count
0      panda      1
1      panda      2
2      panda      3
3      koala      4
4      koala      5
5   kangaroo      6

按熊猫计数分组

现在，我们要按照“species”列进行分组，并统计每个物种出现的次数。可以使用 pandas 的 groupby 方法：

grouped = df.groupby("species")
result = grouped.size()
print(result)

输出结果为：

species
kangaroo    1
koala       2
panda       3
dtype: int64

可以看到，panda 物种出现了 3 次，koala 物种出现了 2 次，kangaroo 物种只出现了 1 次。这就是按熊猫计数分组的基本方法。

分组结果可视化

最后，我们使用 matplotlib 库将结果进行可视化：

import matplotlib.pyplot as plt

result.plot(kind="bar")
plt.show()

输出结果为：

从图中可以看到，在这个数据集中，panda 物种出现了最多次，而 kangaroo 物种只出现了一次。

总结

本文介绍了 pandas 库中的 groupby 方法，可以对数据进行按照某一列分组的操作，并统计每个分组中的数量。通过本文的介绍，你可以了解到：

• pandas 中的 groupby 方法可以方便地进行按照某一列分组的操作；
• groupby 方法的使用格式是：DataFrame.groupby("column_name")；
• groupby 方法返回的是一个 DataFrameGroupBy 对象，可以对该对象进行进一步操作，如聚合、过滤等；
• 使用 grouped.size() 方法可以统计每个分组中的数量，并返回一个 Series 对象。

当然，在数据分析工作中，groupby 的应用远不止如此，还可以进行一些高级操作，如分组求和、分组求平均、分组排序等。如果你感兴趣，可以进一步学习 pandas 的 groupby 方法的使用。