python基础（二十一）

「这是我参与2022首次更文挑战的第21天，活动详情查看：2022首次更文挑战」。

昨天因为电脑问题，很多事例都没有演示，为了加深对groupby的运用，我们会在后面文章用到groupby的时候多次提醒。

昨天我们用到了mean()函数，它是用来计算某些给定数据的平均值，平均值应该大家都知道是啥意思吧，就是所有数据总和除以数据数量。那么，有没有这么一种情况，如果数据为空呢？会发生什么情况呢？我们来试试,先将昨天的data写上来：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'key1':['a','a','b','b','b'],
                    'key2':['1','2','2','2','1'],
                    'data1':np.random.randn(5),
                    'data2':np.random.randn(5)})

df

如下图，我们可以看到，data1，data2都是有数据的。

这时候我们通过Key1组合，然后再求a,b的平均值。

df.groupby('key1').mean()

我们可以看到，这样可以得到的平均值就是我们上面所说的，数据之和除以数据数量。这时，我们将data2的数据改为空。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'key1':['a','a','b','b','b'],
                    'key2':['1','2','2','2','1'],
                    'data1':np.random.randn(5),
                    'data2':[null,null,null,null,null]})

df

第一次执行的时候，没有加双引号，报错了。现在我们将data2按照key1来分组。

也就是df.groupby(.mean()),一会我们要求为空的平均值。

我们来看看得到什么样的结果。

df['data2'].groupby(df['key1']).mean()

还记得我们昨天说的，groupby他实际上没有执行任何运算，它只是告诉我们df只是一个groupby的对象。

因为data2中含有空值，所以会导致StatisticsError 。除了均值，还有标准差和方差也会出现这种情况，而调用标准差和方差的函数是str()和var().

这里再跟大家分享一个特别好用的函数，cumsum 求累计和，举个例子吧

import numpy as np

df = np.arange(12).reshape(3,4)
print(df)

df1 = np.cumsum(df,axis = 0 )
print(df1)

每行会累加前一行的数据。