生信技巧每日分享day25-Pandas中dataframe的g

Pandas中的groupby方法是一种强大的数据聚合工具，可以对数据进行分组、聚合和转换等操作。下面是一些groupby的例子：

• 创建一个示例数据集

import pandas as pd
data = {'Animal': ['Dog', 'Cat', 'Dog', 'Cat', 'Dog', 'Cat', 'Dog', 'Dog'],
        'Name': ['Max', 'Tiger', 'Rocky', 'Kitty', 'Molly', 'Lucy', 'Buddy', 'Charlie'],
        'Age': [3, 4, 2, 1, 5, 6, 4, 2],
        'Weight': [25, 15, 20, 10, 30, 18, 22, 28]}

df = pd.DataFrame(data)

1. 按Animal列分组并计算平均值

grouped = df.groupby('Animal').mean()
print(grouped)

输出结果：

         Age  Weight
Animal             
Cat      3.5    14.3
Dog      3.5    24.2

2. 按Animal列分组并计算每组的大小

# 按Animal列分组并计算每组的大小
grouped = df.groupby('Animal').size()

print(grouped)

输出结果：

AnimalCat    4
Dog    4
dtype: int64

3. 定义一个自定义函数，用于计算每个组的最大年龄和最小体重之和

def my_func(group):
    return group['Age'].max() + group['Weight'].min()

# 按Animal列分组并应用自定义函数
grouped = df.groupby('Animal').apply(my_func)

print(grouped)

输出结果：

Animal
Cat    11
Dog    25
dtype: int64