- 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([
