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python函数分组 python 数组分组

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python--pandas分组聚合groupby 方法是pandas中python函数分组的分组方法python函数分组，对数据框采用 groupby 方法后python函数分组 ， 返回python函数分组的是 DataFrameGroupBy 对象，一般分组操作后会进行聚合操作 。
对数据框按 A 列进行分组，产生分组数据框 。分组数据框是可迭代对象，可以进行循环遍历，可以看出在循环中，每个元素python函数分组的类型是元组，
元组的第一个元素是分组值，第二个元素是对应的分组数据框 。
可以对分组后的数据框直接使用聚合方法 agg，对分组数据框的每一列计算统计函数值 。
可以根据数据框外的序列数据对数据框进行分组，需要注意 序列长度需要与数据框行数相同。
可以根据数据框的多列对数据框进行分组 。
根据 A , B 列进行分组，然后求和 。
可以根据索引对数据框进行分组，需要设置 level 参数 。
数据框只有一层索引，设置参数 level=0。
当数据框索引有多层时 ， 也可以根据需求设置 level 参数，完成分组聚合 。
设置 level 参数，如需要根据第一层索引，即 id1 进行分组 ， 可以设置 level=0 或 level='id1' 完成分组聚合 。
分组后一般会进行聚合操作 ， 用 agg 方法进行聚合 。
对分组后数据框使用单个函数进行聚合，单个聚合函数会对每列进行计算，然后合并返回 。聚合函数以字符串的形式传入 。
可以对分组后的数据指定列进行分组聚合 。需要注意 子列需要用[]包裹。
聚合函数也可以传入自定义的匿名函数 。
聚合函数可以是多个函数 。聚合时，多个聚合函数会对每列进行计算，然后合并返回 。聚合函数以列表的形式传入 。
聚合返回后的数据列名有两层索引，第一层是聚合的列名，第二层是使用的聚合函数名 。如果需要对返回的聚合函数名重命名，
需要在传参时，传入元组，第一个元素为聚合函数名，第二个元素为聚合函数 。
同样，也可以传入匿名函数 。
如果需要对不同的列进行不同的聚合计算，则需要传入字典的形式 。
可以重命名聚合后的列名 ， 注意 只能对一列传入一个聚合函数时有效。
python_分组、排序1、分组
grouped = df['需要计算的列名'].groupby(df['需要分组的列名']).sum() --求和或者其他函数
小tips：数值区间筛选查询数量
小于10：
df[(df.列名10)].count()
大于等于10，小于20：
df[(df.列名=10)(df.列名20)].count()--重点：中间连接用
2、排序
df.sort_values(by='要排序的列',axis=0,ascending=False)
axis=0 按照列排序， =1 按照行排序
ascending=False 降序 ，=True 升序
Python气象数据处理进阶之Xarray(5)：数据整合（分组，合并...）这部分同pandaspython函数分组的gorupby函数基本相同，实现对数据的分组归类等等 。
split·将数据分为多个独立的组 。
apply·对各个组进行操作 。
combine·将各个组合并为一个数据对象 。
创建一个dataset
【python函数分组 python 数组分组】 我对的例子加以修改以便更好的理解 。
解释下数据结构，创建python函数分组了一个二维数据u(lat, lon)，坐标数据为latitude 和country ，强调一下这里创建的是dataset,而不是dataArray ， 分不清的可以再看看本系列的第一篇文章 。坐标数据不等于u的坐标 。创建coords部分都指明了latitude 和 country 都是针对lat的扩展 。
我们可以这样理解，对于纬度的分类 ， 我们可以按纬度的大小分，也就是"latitude": [10, 20, 30, 40] ； 我们也可以对纬度所在的国家分 ， "country": ("x", list("abba")，那比如我们想求某个国家的数据的平均时就十分方便 。

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