python统计各类型的数量 python分类统计数据

Python中groupby分组统计核心是“先切块再分别算”，三步：选列分组、选列聚合、显式计算逻辑；常用df.groupby('列名').agg({'数值列'：'方法'})，需保证分组列非空、聚合列数值型。

Python中用groupby做数据分组统计，核心就三步：选列分组、选列聚合、写清楚要算什么。别被名字吓住了，它本质就是“先切块，再分别算”。基础语法：怎么写最稳妥？

最常用的写法是：df.groupby('列名').agg({'数值列'： '统计方法'})。注意两点：分组列必须存在并且非空，聚合列如果数值型（否则像求均值会报错）。单分组列 单指标：用df.groupby('城市')['人口'].sum()多列分组：写成df.groupby(['城市'， '月份'])，结果是多级索引避免直接链式调用.sum().plot()出错，建议先赋值给变量再操作常用聚合函数怎么选？

不是所有函数都适合所有场景。比如对销售额用mean可能忽略高低方差，那么sum或count更sum：概览​​类指标（成交额、发货量）count：记录数（订单数），nunique：去重数（客户数）mean/median：铲除/中位数，注意异常值影响自定义函数：用lambda x： x.max() - x.min()算极差分组后想加新列或还原索引？

groupby默认把分组列变索引，如果后续还有和其他列危害，得用reset_index()拉回来；想在原表增加一列“组均值”，用transform更。

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立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；还原索引：df.groupby('品类')['价格'].mean().reset_index(name='均价')新增列（保持行不变数）：df['品类均价'] = df.groupby('品类')['价格'].transform('mean')筛选组内条件：用filter，比如只保留订单数超过100的地区：df.groupby('地区').filter(lambda x： len(x) gt； 100)容易踩的坑有哪些？

空值、类型共享、链式赋值这三类问题最常导致结果不对或报错。

分组列含NaN会被自动丢弃，需提前用fillna()处理字符串数字（如'123'）不能直接求和，用astype(float)转类型别写df.groupby(...).sum()['销量'] = ...，后这是视图描述，无效聚合列名丢失？用agg并传字典，比如{'销量'：'sum'，'利润'： 'mean'}

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