如何对熊猫进行多指标分组？

原文:https://www . geesforgeks . org/how-do-group by on a-multi-index-in-pandas/

在本文中，我们将展示如何在熊猫的多索引数据框中使用 groupby 。在数据科学中，当我们执行探索性数据分析时，我们经常使用 groupby 将一列的数据基于另一列进行分组。因此，我们能够分析一列的数据是如何分组的，或者是如何依赖于另一列的。除了 groupby 还有一个选择，我们也可以使用透视表。

一个 groupby 操作包括拆分对象、应用函数和组合结果的一些组合。这可用于对这些组中的大量数据和计算操作进行分组。任何 groupby 操作都涉及对原始数据帧的以下操作之一。它们是

  1. 拆分对象。
  2. 组合输出。
  3. 应用函数。

语法:data frame . group by(by =无，axis=0，level =无，as _ index =真，sort =真，group _ keys =真，挤压=假，**kwargs)

参数:

  • by :映射、函数、标签或表格列表
  • 轴 : { 0 或'索引'，1 或'列' }，默认 0
  • 等级:等级名称
  • 排序:布尔，默认真

返回:数据帧组比

我们必须将列表中的索引名称传递给 groupby 函数中的级别参数。‘地区’指数为级(0) 指数，‘州’指数为级(1) 指数。在本文中，我们将使用 这个 CSV 文件。

让我们看看 CSV 文件

Python 3

# importing pandas library 
# as alias pd
import pandas as pd

# storing the data in the df dataframe
# using pandas 'read_csv()'.
df = pd.read_csv('homelessness.csv')

print(df.head())

输出:

数据框中的列

我们可以通过熊猫列属性知道数据框的列。

Python 3

# using pandas columns attribute.
col = df.columns

print(col)

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