pandas练习（三）------ 数据分组

探索酒类消费数据

相关数据见（github）

步骤1 - 导入pandas库

import pandas as pd

步骤2 - 数据集

path3 = "./data/drinks.csv"      # drinks.csv

步骤3 将数据框命名为drinks

drinks = pd.read_csv(path3)
drinks.head()

输出：

步骤4 哪个大陆(continent)平均消耗的啤酒(beer)更多？

beeravg = drinks.groupby('continent').beer_servings.mean()
beeravg.sort_values(ascending=False)

输出：

 

步骤5 打印出每个大陆(continent)的红酒消耗(wine_servings)的描述性统计值

drinks.groupby('continent').wine_servings.describe()

输出：

 

步骤6 打印出每个大陆每种酒类别的消耗平均值

drinks.groupby('continent').mean()

输出：

步骤7 打印出每个大陆每种酒类别的消耗中位数

drinks.groupby('continent').median()

输出：

步骤8 打印出每个大陆对spirit饮品消耗的平均值，最大值和最小值

drinks.groupby('continent').spirit_servings.agg(['mean', 'min', 'max'])

输出：

参考链接：

1、http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/cookbook.html#cookbook

2、https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/01/12-pandas-techniques-python-data-manipulation/

3、https://github.com/guipsamora/pandas_exercises