Python编程之数据分组

有哪些方式可以进行数据分组 利用Pandas库进行分组 使用itertools库的groupby分组操作 构建Python字典方式实现（小规模数据，不适用数量特别大的情况，不需要依赖其它python库） 利用NumPy的groupby函数分组操作 利用Python的Dask库提供的函数进行分组 下面看一个如何去实现坐标数据的分组示例 总结

HI，各位老铁们，今天我们利用Python来介绍一下数据分组的相关知识点。众所周知Python是一种被广泛应用的高级编程语言，在团队项目开发和实际应用中，经常需要使用python来对数据进行拆分或分组等操作，因为它是一个跨平台语言，操作和兼容性都比较方便；既然如此，接下来详细的收罗与介绍一下Python都哪些库和方法可以对数据进行分组和拆分等操作；

有哪些方式可以进行数据分组 Python pandas插件的groupby函数，用于对数组按key进行分组处理； Python itertools插件的groupby，利用迭代器功能进行分组处理； 利用Python的字典方式进行分组处理； Python NumPy科学计算插件库的groupby进行分组处理； 使用dask.dataframe库进行分组处理； Python SciPy插件的group函数，用于对原数组进行相应的子集操作进行分组处理；

不同库其调用和处理方式各不相同，接下来将一一列出相应功能使用方式和示例。

利用Pandas库进行分组

使用pandas前需要提前安装pip3 install pandas

基本分组操作

import pandas as pd # 示例数据 data = { 'Category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A'], 'Values': [10, 20, 30, 40, 50] } df = pd.DataFrame(data) # 按 'Category' 分组并计算均值 grouped = df.groupby('Category')['Values'].mean() print(grouped)

运行后输出结果：

Category A 30.0 B 30.0 Name: Values, dtype: float64

分裂分组

grouped_multiple = df.groupby(['Category'])['Values'].agg(['sum', 'mean', 'count'])

运行后输出结果：

sum mean count Category A 90 30.0 3 B 60 30.0 2

利用分组后再进行遍历

for name, group in df.groupby('Category'): print(f"Group: { name}") print(group)

运行后输出结果：

Group: A Category Values 0 A 10 2 A 30 4 A 50 Group: B Category Values 1 B 20 3 B 40

利用自定义聚合函数进行分组

def custom_agg(x): return x.max() - x.min() result = df.groupby('Category')['Values'].agg(custom_agg)

运行后输出结果：

Category A 40 B 20

分组后进行条件过滤

filtered = df.groupby('Category').filter(lambda x: x['Values'].sum() > 50)

运行后输出结果：

Category Values 0 A 10 1 B 20 2 A 30 3 B 40 4 A 50 使用itertools库的groupby分组操作

需要掌握python迭代器的使用技巧

from itertools import groupby # 示例数据（需按分组键排序） data = sorted([