简单理解pandas的groupby函数

标签：salary 函数 max dataframe groupby 分组 department pandas

pandas中的groupby函数，可以对数据进行分组，然后对分组后的数据进行聚合操作，比如求和、平均值、最大值、最小值等。平时使用groupby处理后，通常使用aggregate函数进行聚合操作。其实，groupby分组之后的聚合操作方法还很多，具体可以参考官方文档。

1. 读取数据

dataframe=pd.DataFrame({'name':['Joe','Jim','Henry','Sam','Max',],'salary':[70000,90000,80000,60000,90000,],'department':['IT','IT','Sales','Sales','IT',]})
其中，name是员工姓名，salary是员工薪资，department是员工所属部门。问题是：如何找出每个部门最高的薪资？

2. groupby处理

dataframe_max= dataframe.groupby(['department'],as_index=False).aggregate({'salary':'max'})
其中，groupby对department就行分组处理；as_index=False表示不使用分组的列作为索引，否则会出现多级索引。aggregate函数表示对分组后的数据进行聚合操作，{'salary':'max'}表示对salary列进行最大值操作。

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