Python中使用Pandas进行groupby、mean和round

Pandas是Python中一个非常流行的数据处理和分析库，可以方便地对数据进行清洗、转换、统计和可视化等操作。其中，groupby、mean和round是三个常用的函数。

groupby函数

groupby函数可以将数据按指定的列或条件分组，然后对每个分组进行操作。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
                         'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'three',
                         'two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
                   'D': [8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]})

# 按列A分组，并计算每组的平均值
df.groupby('A').mean()

输出结果：

            C      D
A                  
bar  4.333333  5.000000
foo  4.333333  4.500000

mean函数

mean函数可以计算Series或DataFrame中数值型数据的平均值。

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
s.mean()

输出结果：

2.5

round函数

round函数可以对数值进行四舍五入操作。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1.234, 2.345, 3.456, 4.567]})

# 对DataFrame中的所有数值进行四舍五入
df.round()

输出结果：

   A
0  1
1  2
2  3
3  5

结合使用

结合groupby、mean和round函数，可以方便地对数据进行统计和处理。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
                         'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'three',
                         'two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C': [1.234, 2.345, 3.456, 4.567,
                         5.678, 6.789, 7.890, 8.901],
                   'D': [8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]})

# 按列A分组，并计算每组C列的平均值，结果保留两位小数
df.groupby('A')['C'].mean().round(2)

输出结果：

A
bar    4.57
foo    5.34
Name: C, dtype: float64

以上就是使用Pandas进行groupby、mean和round操作的简单介绍。Pandas的功能非常强大，可以对不同的数据类型和格式进行处理，适用于各种数据分析和科学计算场景。