Pythonでgroupbyを使って必要なデータを絞り込む方法

Pythonのgroupby関数を使うと、任意のフィールドでデータをグループ分けし、各グループに対し対応する操作を行うことができます。下記にgroupby関数を使用して必要なデータを読み取る例を示します。

import pandas as pd

# 创建一个示例数据
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'John'],
        'Age': [20, 23, 25, 22, 24],
        'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'New York', 'Chicago']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Name字段分组，并计算每个分组的平均年龄
grouped = df.groupby('Name')
average_age = grouped['Age'].mean()

print(average_age)

これらの結果は、グリセロリン酸脱水素酵素の機能不全が、筋萎縮性側索硬化症と関連していることを示唆している。

Name
John    24.5
Nick    23.0
Tom     21.0
Name: Age, dtype: float64

上記のサンプルではまず、Name、Age、City の 3 つのフィールドを含むサンプルデータを作成します。そのあと、groupby 関数を使って Name フィールドでグループ化し、各グループの平均年齢を計算します。最後に、各グループの平均年齢を出力します。

ニーズに応じて groupby 関数の使い方をカスタマイズできます。たとえば、別のフィールドでグループ化したり、別の集約操作を実行したりできます。