不是groupby表達式的分類與代碼實現

一、按照值類型分類

首先，我們可以從不同值類型對不是groupby表達式進行分類。

對於數值型數據，我們可以使用聚合函數來處理。比如計算平均值、中位數、最大值、最小值等等，這些函數都可以使用 pandas 提供的方法，例如：

import pandas as pd

# 創建一個數據框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 1, 2, 3],
                   'B': [4, 5, 6, 7, 8, 9],
                   'C': [10, 11, 12, 13, 14, 15]})

# 計算每個 A 的 B 的平均值
mean_df = df.groupby('A')['B'].mean()
print(mean_df)

對於文本類型數據，我們可以使用字元串函數對其進行處理。例如，統計每個單詞出現的次數：

# 創建一個數據框
df = pd.DataFrame({'A': ['cat', 'dog', 'cat', 'dog', 'cat', 'dog'],
                   'B': ['big', 'small', 'small', 'big', 'big', 'small']})

# 計算 A 和 B 列中每個不同值所出現的次數
count_df = df[['A', 'B']].apply(pd.value_counts)
print(count_df)

對於時間類型數據，我們可以使用時間函數對其進行處理。例如，計算每個月的銷售額：

# 創建一個數據框
df = pd.DataFrame({'date': ['2019-01-01', '2019-01-05', '2019-02-02', '2019-02-12'],
                   'sales': [100, 200, 300, 400]})

# 將日期轉換為月份，計算每個月份總銷售額
df['month'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.to_period('M')
sum_df = df.groupby('month')['sales'].sum()
print(sum_df)

二、按照數據源分類

其次，我們可以從不同數據源對不是groupby表達式進行分類。

對於來自文件的數據，我們可以使用 pandas 提供的讀取文件的方法，例如，從 csv 文件中讀取數據：

# 從 csv 文件中讀取數據
df = pd.read_csv('data.csv')

# 計算每個類別的數量
count_df = df['category'].value_counts()
print(count_df)

對於來自資料庫的數據，我們需要先連接資料庫，然後使用 SQL 語句獲取數據。例如，計算每個國家的平均 GDP：

import psycopg2

# 連接資料庫
conn = psycopg2.connect(dbname='mydatabase', user='myuser', password='mypassword', host='localhost', port='5432')

# 獲取數據
cur = conn.cursor()
cur.execute("SELECT country, AVG(gdp) FROM economy GROUP BY country")
rows = cur.fetchall()

# 轉換為數據框
df = pd.DataFrame(rows, columns=['country', 'avg_gdp'])
print(df)

三、按照統計方法分類

最後，我們可以從不同的統計方法對不是groupby表達式進行分類。

對於對比分析，我們可以使用 pandas 提供的方法，例如，計算每個類別中最小值和最大值的差值：

# 創建一個數據框
df = pd.DataFrame({'category': ['A', 'B', 'A', 'B'],
                   'value': [10, 20, 30, 40]})

# 計算每個類別中最小值和最大值的差值
diff_df = df.groupby('category')['value'].apply(lambda x: x.max() - x.min())
print(diff_df)

對於趨勢分析，我們可以使用 pandas 提供的方法，例如，計算每年的增長率：

# 創建一個數據框
df = pd.DataFrame({'year': [2010, 2011, 2012, 2013, 2014],
                   'sales': [100, 200, 300, 400, 500]})

# 計算每年的增長率
df['growth_rate'] = (df['sales'] - df['sales'].shift(1)) / df['sales'].shift(1)
print(df)

對於預測分析，我們可以使用 pandas 提供的方法，例如，使用 ARIMA 模型對時間序列數據進行預測：

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 創建一個數據框
df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('2019-01-01', '2019-12-31', freq='M'),
                   'sales': [100, 120, 150, 180, 200, 220, 240, 260, 280, 300, 320, 340]})

# 將日期設置為索引
df.set_index('date', inplace=True)

# 訓練 ARIMA 模型
model = sm.tsa.ARIMA(df, order=(1, 1, 1)).fit()

# 預測未來 12 個月的數據
forecast = model.forecast(12)
print(forecast)

四、總結

通過上述分類和代碼實現，我們可以看出，不是groupby表達式有很多種處理方法，可以根據需求和數據源選擇不同的方法。需要注意的是，要合理使用聚合函數、字元串函數、時間函數和統計方法，避免過度處理數據和丟失有用的信息。