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這篇文章給大家分享的是有關Pandas如何實現分組數據的內容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。
這種操作在數據科學家和分析師的日常生活中經常執行。Pandas提供了一個基本的函數來執行數據分組，即Groupby。
Groupby操作包括根據特定條件拆分對象，應用函數，然后組合結果。
讓我們再看一次貸款預測數據集，假設我想看看給來自不同財產領域的人的平均貸款額，比如農村、半城市和城市。花點時間來理解這個問題陳述并思考如何解決它。
嗯，Pandas的groupby可以非常有效地解決這個問題。首先根據屬性區域劃分數據。其次，我們將mean()函數應用于每個類別。最后，我們將它們組合在一起，并將其打印為新的數據幀。
#導入數據集
import pandas as pd
df = pd.read_csv('../Data/loan_train.csv')
df.head()
# 男女平均收入
df.groupby(['Gender'])[['ApplicantIncome']].mean()
# 平均貸款金額不同的財產地區，如城市，農村
df.groupby(['Property_Area'])[['LoanAmount']].mean()
# 比較不同教育背景的貸款狀況
df.groupby(['Education'])[['Loan_Status']].count()感謝各位的閱讀！關于“Pandas如何實現分組數據”這篇文章就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，讓大家可以學到更多知識，如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！
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