小白:Mr.林,基本统计分析我已经会了,现在我想按性别分组统计下用户数,以及按性别分组统计用户的平均年龄,那我该如何做呢?
Mr.林:在Pandas中,对数据进行分组统计需要使用groupby函数。
我们继续使用导入使用的案例数据进行学习,输入以下代码:
1import pandas2data = pandas.read_csv(3\'D:/D/data.csv\',4 engine=\'python\',5 encoding=\'utf8\'6)
Mr.林:执行后,在变量浏览窗口中就可以看到刚导入的data变量了,双击打开data变量,就可以得到下面这张表。
先来统计按性别分组的用户数,输入以下代码
1data.groupby(\'gender\').count()
得到的结果如下所示
1 id reg_date id_num birthday age2gender3女 4316 4316 4316 4316 43164男 54785 54785 54785 54785 54785
然后再来统计按性别分组的平均值,输入以下代码
1data.groupby(\'gender\').mean()
得到的结果如下所示
1 id age2gender3女 149779.770853 30.3924934男 149833.467829 26.979629
小白:我发现了一个问题,它又根据所有能统计的列都统计了结果。如果我只是仅仅希望按性别分组统计下用户数,以及按性别分组统计用户的平均年龄,那我该如何做呢?
Mr.林:这个时候可以使用groupby与agg函数组合进行统计。
还是先来按性别分组统计id的数量,也就是用户数,输入以下代码
1data.groupby(\’gender\’)[\’id\’].agg(\’count\’)
执行后,得到的结果如下所示
1gender2女 43163男 54785
然后再来按性别分组统计年龄的平均值,输入以下代码
1data.groupby(\'gender\')[\'age\'].agg(\'mean\')
执行后,得到的结果如下所示
1gender2女 30.3924933男 26.979629
小白:啊哈!棒棒哒!
小白突然又想到一个问题:那我能不能在性别分组的基础上,再加入一个分组列,比如将注册日期加到分组列里?
Mr.林:这可以有,只要在gender前面再加入reg_date,如果还有其他分组列可以继续加入,用逗号分隔即可,输入以下代码
1data.groupby([\’reg_date\’,\’gender\’])[\’id\’].agg(\’count\’)
执行后,得到的结果如下所示
1reg_date gender22011/1/1 男 1032011/1/10 女 64 男 16052011/1/11 女 156 男 16572011/1/12 女 198 男 13292011/1/13 女 1610 男 167112011/1/14 女 1312 男 19413.........................
小白继续追问道:那我能不能对多个列进行统计呢?现在只对id列进行统计,如果再把age列加进来,可以么?
Mr.林:这个同样可以有,不过如果还是计数的话,对id、age两列统计的结果是一样的,我们换成平均值统计试试,输入以下代码
1data.groupby([\’reg_date\’,\’gender\’])[\’id\’,\’age\’].agg(\’mean\’)
执行后,得到的结果如下所示
1 id age2reg_date gender32011/1/1 男 100008.600000 29.20000042011/1/10 女 101276.500000 36.3333335 男 101295.262500 26.86250062011/1/11 女 101617.400000 31.4000007 男 101590.054545 26.63636482011/1/12 女 101897.157895 28.1578959 男 101874.174242 26.500000102011/1/13 女 102122.625000 30.56250011 男 102153.694611 27.101796122011/1/14 女 102461.153846 32.38461513 男 102482.067010 26.97422714.........................
小白:太棒了,我还有个疑问,groupby那里跟后面id、age的中括号是什么意思呀?
Mr.林:中括号代表列表的意思,下次再详细告诉你,今天就到这,小白你回去要多多练习,多敲代码。
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