# 一个Series其实就是一条数据，Series方法的第一个参数是data，第二个参数是index(索引)，如果没有传值会使用默认值（0-N）
# index参数是我们自定义的索引值，注意：参数值的个数一定要相同。
# 在创建Series时数据并不一定要是列表，也可以将一个字典传进去。
from pandas import Series, DataFrame

# 使用字典创建
index_list = ['001', '002', '003', '004', '005', '006', '007', '008', '009', '010']
name_list = ['李白', '王昭君', '诸葛亮', '狄仁杰', '孙尚香', '妲己', '周瑜', '张飞', '王昭君', '大乔']
age_list = [25, 28, 27, 25, 30, 29, 25, 32, 28, 26]
gender_list = ['F', 'M', 'F', 'F', 'M', 'M', 'F', 'F', 'M', 'M']
salary_list = ['10k', '12.5k', '20k', '14k', '12k', '17k', '18k', '21k', '22k', '21.5k']
marital_list = ['NO', 'NO', 'YES', 'YES', 'NO', 'NO', 'NO', 'YES', 'NO', 'YES']
dic = {
 '姓名': Series(data=name_list, index=index_list),
 '年龄': Series(data=age_list, index=index_list),
 '薪资': Series(data=salary_list, index=index_list),
 '性别': Series(data=gender_list, index=index_list),
 '婚姻状况': Series(data=marital_list, index=index_list)
}
df = DataFrame(dic)

# 写入csv，path_or_buf为写入文本文件
df.to_csv(path_or_buf='./People.csv', encoding='utf_8_sig')
print('end')

import pandas as pd
df = pd.read_csv('./People.csv')
df.head()

# 根据 '性别列' 进行分组, 得到的是一个分组后的对象
groups = df.groupby('性别')
print(groups)

<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x000002953DAEBC88>

print(groups.size())

性别
F 5
M 5
dtype: int64

group = df['年龄'].groupby(df['性别'])
# 查看分组
print(group.groups)
# 根据分组后的名字选择分组
print(group.get_group('F'))

{'F': Int64Index([0, 2, 3, 6, 7], dtype='int64'), 'M': Int64Index([1, 4, 5, 8, 9], dtype='int64')}
0 25
2 27
3 25
6 25
7 32
Name: 年龄, dtype: int64

import pandas as pd
df = pd.read_csv('./People.csv')
groups = df.groupby('性别')
# print(groups)
for group_name,group_df in groups:
 print('分组的名称:', group_name, '分组的数据', group_df.shape)
 print('-'*10)

import pandas as pd
df = pd.read_csv('./People.csv')
groups = df.groupby('性别')
for group_name,group_df in groups:
 f_mean = group_df['年龄'].mean()
 f_max = group_df['年龄'].max()
 f_min = group_df['年龄'].min()
 print('{}组的最大年龄是{}，最小年龄是{}，平均年龄是{}'.format(group_name,f_max,f_min,f_mean))

df = pd.read_csv('./People.csv')
group=df.groupby(['性别', '婚姻状况'])
df1 = group.size()
print(df1)

性别 婚姻状况
F  NO   2
  YES   3
M  NO   4
  YES   1
dtype: int64

size = df1['F'][ 'NO']
print(size)

2

import pandas as pd
df = pd.read_csv('./People.csv')
groups = df.groupby('性别')
for group_name,group_df in groups:
  f_se = group_df['年龄'].agg(['max','min','mean'])
  print('{}组的最大年龄是{}，最小年龄是{}，平均年龄是{}'.format(group_name,f_se[0],f_se[1],f_se[2]))

# 自定义的统计函数
def my_peak_range(df):
  """
  返回最大值与最小之间的范围
  """
  return df.max() - df.min()

# 使用
for group_name,group_df in groups:
  f_se = group_df['年龄'].agg(['max','min','mean',my_peak_range])
  print(f_se[0],f_se[1],f_se[3])

32.0 25.0 7.0
30.0 26.0 4.0

import pandas as pd
df = pd.read_csv('./People.csv')
groups = df.groupby('性别')
gende=groups.sum().sort_values(by='年龄',ascending=False).index.to_list()[0]
"""
这行代码, 先按性别进行分组, 然后吧每组中的数据求和得到总的年龄, 在按照年龄排序
再取出index,最后使用to_list()转换为列表,取出第一个数据
"""

print(gende)