![零基础入门Python数据分析与机器学习](https://wfqqreader-1252317822.image.myqcloud.com/cover/147/44510147/b_44510147.jpg)
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3.4.1 指定列数据统计
在介绍Pandas数据聚合之前,先创建一个关于不同地区商品退单量的数据集,示例代码如下:
![](https://epubservercos.yuewen.com/F4E5C2/23721471401889206/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P62_8460.jpg?sign=1738905061-YPtlKuXyGMMxhIu9SaQjn30Ktc3ZmClR-0-6dfe3a602aee6371b71d04279b42b392)
运行上述代码,创建的数据集如下:
![](https://epubservercos.yuewen.com/F4E5C2/23721471401889206/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P62_8462.jpg?sign=1738905061-GfpLLbxvrkweVbPtpIS4aMpqaU04H1T1-0-39e36090c5766b2caec7457794333e3f)
可以使用level参数选项指定在某列上进行数据统计,例如统计最近两年的平均退单量,示例代码和输出如下:
![](https://epubservercos.yuewen.com/F4E5C2/23721471401889206/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P63_8463.jpg?sign=1738905061-NyNsT5N34zYT7Lf8wRr0WaGE9YZm8MK4-0-91f7d470df7e6c1e0f1bc6f97ae320c1)
level参数不仅可以使用列名称,还可以使用列索引号,例如统计不同地区的平均退单量,示例代码和输出如下:
![](https://epubservercos.yuewen.com/F4E5C2/23721471401889206/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P63_8465.jpg?sign=1738905061-6eNrAa5YcHjcYmtuABMpbafyAhhgB2VR-0-6f107a41d9dd611aaaaadb042382142a)
在介绍Pandas数据聚合之前,先创建一个关于不同地区商品退单量的数据集,示例代码如下:
运行上述代码,创建的数据集如下:
可以使用level参数选项指定在某列上进行数据统计,例如统计最近两年的平均退单量,示例代码和输出如下:
level参数不仅可以使用列名称,还可以使用列索引号,例如统计不同地区的平均退单量,示例代码和输出如下: