這篇文章主要講解了“pyhon用.groupby()作分組運(yùn)算實(shí)例代碼”，文中的講解內(nèi)容簡(jiǎn)單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請(qǐng)大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來(lái)研究和學(xué)習(xí)“pyhon用.groupby()作分組運(yùn)算實(shí)例代碼”吧！

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1. 構(gòu)造數(shù)據(jù)源，小試一下牛刀

import pandas as pd 
df = pd.DataFrame({"品類(lèi)":["蔬菜","蔬菜","水果","水果","蔬菜","蔬菜","水果","水產(chǎn)","水產(chǎn)","水產(chǎn)"],
                   "數(shù)量":[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]})
df

2. 實(shí)操，確認(rèn)方法是否可行

df.sort_values(["品類(lèi)", "數(shù)量"],ascending=[1,0],inplace=True) 
df_grouped = df.groupby(["品類(lèi)"]).head(2)
df_grouped

顯然可行

2. 1 | 0，True or False，“真” 或 “假”

import pandas as pd 
df1 = pd.DataFrame({"品類(lèi)":["蔬菜","蔬菜","水果","水果","蔬菜","蔬菜","水果","水產(chǎn)","水產(chǎn)","水產(chǎn)"],
                    "數(shù)量":[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]})
df1

df.sort_values(["品類(lèi)", "數(shù)量"],ascending=[True, False],inplace=True) 
df1_grouped = df.groupby(["品類(lèi)"]).head(3)
df1_grouped

3. 再多加一點(diǎn)層次索引

import pandas as pd 
df2 = pd.read_excel(r"D:\我的文檔\jupyter.xlsx",sheet_name = 1)
df2

df2.sort_values(["品類(lèi)", "銷(xiāo)售數(shù)量"],ascending=[True, False],inplace=True) 
df2_grouped = df2.groupby(["品類(lèi)"]).head(3)
df2_grouped

df2.sort_values(["城市","品類(lèi)", "銷(xiāo)售數(shù)量"],ascending=[True,True, False],inplace=True) 
df2_grouped = df2.groupby(["品類(lèi)"]).head(3)
df2_grouped

df2.sort_values(["城市","品類(lèi)", "銷(xiāo)售數(shù)量"],ascending=[True,False, False],inplace=True) 
df2_grouped = df2.groupby(["品類(lèi)","城市"]).head(3)
df2_grouped

感謝各位的閱讀，以上就是“pyhon用.groupby()作分組運(yùn)算實(shí)例代碼”的內(nèi)容了，經(jīng)過(guò)本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對(duì)pyhon用.groupby()作分組運(yùn)算實(shí)例代碼這一問(wèn)題有了更深刻的體會(huì)，具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是創(chuàng)新互聯(lián)，小編將為大家推送更多相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的文章，歡迎關(guān)注！