数据筛选与排序

Pandas 教程 · 第 5 章 · 8 次浏览

groupby 是 Pandas 的灵魂：按某列分组，再对每组做统计。SQL 的 GROUP BY 能做的它都能做，而且更灵活。

核心用法

df.groupby("城市")["金额"].sum()：按城市分组求金额总和。agg 可以同时算多个指标：agg(["sum", "mean", "count"])。

透视表

pd.pivot_table(df, values="金额", index="城市", columns="月份", aggfunc="sum")：Excel 透视表的 Python 版。

代码示例

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "city": ["烟台", "青岛", "烟台", "济南", "青岛", "烟台"],
    "month": [1, 1, 2, 1, 2, 3],
    "amount": [100, 200, 150, 80, 120, 300],
})

# 按城市分组求和
print(df.groupby("city")["amount"].sum())

# 多指标
print(df.groupby("city")["amount"].agg(["sum", "mean", "count", "max"]))

# 两列分组
print(df.groupby(["city", "month"])["amount"].sum())

# 透视表
pivot = pd.pivot_table(df, values="amount", index="city",
                       columns="month", aggfunc="sum", fill_value=0)
print(pivot)

📚 Python 语法速查

常用条目速查，完整版见对应教程章节。可复制代码到在线运行中测试。

写法 / 语法	作用
`print("hello")`	输出到控制台
`name = "张三"`	变量赋值（无需声明类型）
`if x > 0: ...`	条件判断（注意冒号和缩进）
`for i in range(10): ...`	循环（缩进是语法的一部分）
`while x < 10: ...`	条件循环
`def fn(a, b): return a + b`	定义函数
`class Person: ...`	定义类
`list = [1, 2, 3]`	列表（可改）
`tuple = (1, 2)`	元组（不可改）
`dict = {"key": "value"}`	字典（键值对）
`set = {1, 2, 3}`	集合（去重）
`len(obj)`	取长度
`str(x) / int(x) / float(x)`	类型转换
`s.split(",")`	字符串按分隔符拆分
`" ".join(list)`	列表拼接成字符串
`import os`	导入模块
`from math import sqrt`	从模块导入指定函数
`try: ... except Exception as e: ...`	异常捕获
`with open("a.txt", "r") as f: ...`	文件读取（自动关闭）
`f"你好 {name}"`	f-string 格式化
`lambda x: x * 2`	匿名函数
`list(map(fn, arr))`	函数式处理列表
`range(start, stop, step)`	生成数字序列
`if __name__ == "__main__":`	主入口判断
`pip install 包名`	安装第三方包（命令行）