Pandas数据分组统计的实现示例

import pandas as pd  #导入pandas模块
df=pd.read_csv('JD.csv',encoding='gbk')
#抽取数据
df1=df[['一级分类','7天点击量','订单预定']]
df1=df1.groupby('一级分类').sum()       #分组统计求和

import pandas as pd  #导入pandas模块
df=pd.read_csv('JD.csv',encoding='gbk')
#抽取数据
df1=df[['一级分类','二级分类','7天点击量','订单预定']]
df2=df1.groupby(['一级分类','二级分类']).sum()    #分组统计求和

df1 = df1.groupby('二级分类')['七天点击量'].sum()

# 抽取数据
df1 = df[['一级分类',‘七天点击量',‘订单预定']]
for name, group in df.groupby('一级分类')
    print(name)
    print(group)

df1.groupby('一级分类').agg(['mean','sum'])

df1.groupby('一级分类').agg({'七天点击量':['mean','sum'],'订单预定':['sum']})

df = pd.read_excel('1月.xlsx')
max1 = lambda x: x.value_counts(dropna=false).index[0]
df1 = df.agg({'宝贝标题':[max1],
              '数量':['sum','mean'],
              '卖家实际支付金额':['sum','mean']})
print(df1)

import pandas as pd  #导入pandas模块
#解决数据输出时列名不对齐的问题
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
df=pd.read_csv('JD.csv',encoding='gbk')  #导入csv文件
df=df.set_index(['商品名称'])
#创建字典
mapping={'北京出库销量':'北上广','上海出库销量':'北上广',
         '广州出库销量':'北上广','成都出库销量':'成都',
         '武汉出库销量':'武汉','西安出库销量':'西安'}
df1=df.groupby(mapping,axis=1).sum()
print(df1)

import pandas as pd  #导入pandas模块
#解决数据输出时列名不对齐的问题
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
df=pd.read_csv('JD.csv',encoding='gbk')  #导入csv文件
df=df.set_index(['商品名称'])
data={'北京出库销量':'北上广','上海出库销量':'北上广',
         '广州出库销量':'北上广','成都出库销量':'成都',
         '武汉出库销量':'武汉','西安出库销量':'西安',}
s1=pd.Series(data)
print(s1)
df1=df.groupby(s1,axis=1).sum()
print(df1)