как сгруппировать pandas

Для сгруппировки данных в pandas используется метод groupby(). Этот метод позволяет разделить данные на группы в соответствии с заданным критерием и выполнять агрегационные операции над этими группами.

Процесс группировки данных в pandas можно разбить на следующие шаги:

1. Определить критерии группировки, которые могут быть одним или несколькими столбцами.

2. Применить метод groupby() к DataFrame, указав столбцы, по которым нужно сгруппировать данные.

3. Применить агрегационную функцию к каждой группе, например, sum(), mean(), count() и т. д.

Пример группировки данных по столбцу 'категория' и расчет суммы для каждой группы:

import pandas as pd

data = {'категория': ['A', 'B', 'A', 'B'],
        'значение': [10, 20, 30, 40]}

df = pd.DataFrame(data)

grouped = df.groupby('категория').sum()

В результате выполнения данного кода будет сгруппированы данные по столбцу 'категория' и для каждой группы будет подсчитана сумма значений.

Дополнительно можно применять и другие методы, например, метод agg() для применения нескольких агрегационных функций ко всем группам сразу.

Таким образом, с помощью метода groupby() в pandas можно эффективно проводить анализ и получать полезные агрегированные данные по заданным критериям.