第 10 章 数据聚合与分组运算

对数据集进行分组并对各组应用一个函数（无论是聚合还是转换），通常是数据分析工作中的重要环节。在将数据集加载、融合、准备好之后，通常就是计算分组统计或生成透视表。pandas提供了一个灵活高效的gruopby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。

关系型数据库和SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）能够如此流行的原因之一就是其能够方便地对数据进行连接、过滤、转换和聚合。但是，像SQL这样的查询语言所能执行的分组运算的种类很有限。在本章中你将会看到，由于Python和pandas强大的表达能力，我们可以执行复杂得多的分组运算（利用任何可以接受pandas对象或NumPy数组的函数）。在本章中，你将会学到：

• 使用一个或多个键（形式可以是函数、数组或DataFrame列名）分割pandas对象。
• 计算分组的概述统计，比如数量、平均值或标准差，或是用户定义的函数。
• 应用组内转换或其他运算，如规格化、线性回归、排名或选取子集等。
• 计算透视表或交叉表。
• 执行分位数分析以及其它统计分组分析。

笔记：对时间序列数据的聚合（groupby的特殊用法之一）也称作重采样（resampling），本书将在第11章中单独对其进行讲解。

• 10.1 GroupBy机制
• 10.2 数据聚合
• 10.3 apply：一般性的“拆分－应用－合并”
• 10.4 透视表和交叉表
• 10.5 总结