Clusterby詳解

一、Clusterby概述

Clusterby是Pandas庫中一個非常常用的函數，它可以根據指定的列對數據進行分組，將同一組數據聚集在一起。同時，我們可以對聚合分組進行必要的計算，例如求和、平均值等等。

在數據分析領域，Clusterby是必備技能之一。通過Clusterby的分組聚合能夠更好地分析我們所研究的數據，挖掘出更多有用的信息。下面，我們將從多個方面對Clusterby進行詳細介紹。

二、Clusterby的調用方式及參數解析

1、調用方式

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
grouped = df.groupby('column1')

2、參數解析

主要參數包括：

①by：根據哪些列進行分組。

②sort：是否對結果排序，默認為True。

③as_index：是否以分組列作為索引列，默認為True。

④group_keys：是否在結果中添加分組鍵作為前綴，默認為True。

⑤aggfunc：對分組結果進行計算的函數，例如求和、平均值等等。

三、Clusterby實例應用

1、根據某一列進行分組

在實際應用中，我們常常需要根據某一列進行分組，例如以下代碼：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
grouped = df.groupby('column1')
result = grouped.sum()

上述代碼中，我們根據column1這一列對數據進行了分組，並對分組結果進行了求和計算。其中，sum()函數是聚合函數之一，用於對分組結果進行求和計算。

2、同時根據多列進行分組

有時，我們需要同時根據多列進行分組，例如以下代碼：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
grouped = df.groupby(['column1', 'column2'])
result = grouped.mean()

上述代碼中，我們根據column1和column2這兩列對數據進行了分組，並對分組結果進行了求均值計算。其中，mean()函數是聚合函數之一，用於對分組結果進行求均值計算。

3、對分組結果進行排序

在分組計算完畢後，我們還可以對分組結果進行排序。例如以下代碼：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
grouped = df.groupby('column1')
result = grouped.sum().sort_values('column2', ascending=False)

上述代碼中，我們根據column2這一列對分組結果進行降序排序。

4、自定義聚合函數

有時，我們需要對分組結果進行自定義的聚合計算，此時可以使用apply()函數自定義聚合函數。例如以下代碼：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
grouped = df.groupby('column1')
result = grouped.apply(lambda x: x['column2'].max() - x['column2'].min())

上述代碼中，我們定義了一個自定義聚合函數，用於計算column2這一列的最大值和最小值之差。其中，lambda x: x[‘column2’].max() – x[‘column2’].min()表示一個匿名函數，計算x數據框中column2這一列的最大值和最小值之差。

5、同時使用多個聚合函數

有時，我們需要同時使用多個聚合函數對分組結果進行計算。此時，可以使用agg()函數配合多個聚合函數進行計算。例如以下代碼：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
grouped = df.groupby('column1')
result = grouped['column2'].agg([sum, max, min])

上述代碼中，我們計算了column2這一列的總和、最大值、最小值。其中，agg()函數中sum、max、min為聚合函數，用於計算總和、最大值、最小值。