groupby的函数定义：
DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, **kwargs)
- by :接收映射、函数、标签或标签列表；用于确定聚合的组。
- axis : 接收 0/1；用于表示沿行(0)或列(1)分割。
- level : 接收int、级别名称或序列，默认为None；如果轴是一个多索引(层次化)，则按一个或多个特定级别分组。
- as_index：接收布尔值，默认Ture；Ture则返回以组标签为索引的对象，False则不以组标签为索引。
其他的参数解释就看文档吧：链接：pandas.DataFrame.groupby 介绍文档
所见 1 ：日常用法
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Gender' : ['男', '女', '男', '男', '男', '男', '女', '女', '女'],
'name' : ['周杰伦', '蔡依林', '林俊杰', '周杰伦', '林俊杰', '周杰伦', '田馥甄', '蔡依林', '田馥甄'],
'income' : [4.5, 2.9, 3.8, 3.7, 4.0, 4.1, 1.9, 4.1, 3.2],
'expenditure' : [1.5, 1.9, 2.8, 1.7, 4.1, 2.5, 1.1, 3.4, 1.2]
})
#根据其中一列分组
df_expenditure_mean = df.groupby(['Gender']).mean()
#根据其中两列分组
df_expenditure_mean = df.groupby(['Gender', 'name']).mean()
#只对其中一列求均值
df_expenditure_mean = df.groupby(['Gender', 'name'])['income'].mean()
输出示例：
所见 2 ：解决groupby.sum() 后层级索引levels上移的问题
上图中的输出二，虽然是 DataFrame 的格式，但是若需要与其他表匹配的时候，这个格式就有些麻烦了。匹配数据时，我们需要的数据格式是：列名都在第一行，数据行中也不能有 Gender 列这样的合并单元格。因此，我们需要做一些调整，将 as_index 改为 False ，默认是 Ture 。
#不以组标签为索引，通过 as_index 来实现 df_expenditure_mean = df.groupby(['Gender', 'name'], as_index=False).mean()
输出：
所见 3 ：解决groupby.apply() 后层级索引levels上移的问题
在所见 2 中我们知道，使用参数 as_index 就可使 groupby 的结果不以组标签为索引，但是后来在使用 groupby.apply() 时发现，as_index 参数失去了效果。如下例所示：
# 使用了 as_index=False，但是从输出结果中可见没起到作用 df_apply = df.groupby(['Gender', 'name'], as_index=False).apply(lambda x: sum(x['income']-x['expenditure'])/sum(x['income'])) df_apply = pd.DataFrame(df_apply,columns=['存钱占比'])#转化成dataframe格式
输出：
解决办法： 加一句df_apply_index = df_apply.reset_index()
# 加一句df_apply_index = df_apply.reset_index() df_apply = df.groupby(['Gender', 'name'], as_index=False).apply(lambda x: sum(x['income']-x['expenditure'])/sum(x['income'])) df_apply = pd.DataFrame(df_apply,columns=['存钱占比'])#转化成dataframe格式 df_apply_index = df_apply.reset_index()
输出：
所见 4 ：groupby函数的分组结果保存成DataFrame
所见 1 中的输出三，明显是 Series ,我们需要将其转化为 DataFrame 格式的数据。
#只对其中一列求均值，并转化为 DataFrame
df_expenditure_mean = df.groupby(['Gender', 'name'], as_index=False)['income'].mean()
df_expenditure_mean = pd.DataFrame(df_expenditure_mean)#转化成dataframe格式
df_expenditure_mean.rename(columns={'income':'收入均值'}, inplace = True)
输出：
免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！ 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com
《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。