Python 分类汇总：数据整理与可视化
Python 是一种非常强大的编程语言，广泛应用于数据分析、机器学习、Web 开发等领域。在数据分析中，分类汇总是常见的任务之一，本文将介绍如何使用 Python 进行分类汇总，并展示数据可视化的示例。
数据分类汇总
在数据分析中，我们经常需要根据某些特征对数据进行分类汇总。Python 中有多种方法可以实现这一功能，其中最常用的是使用 Pandas 库。
Pandas 是一个开源的数据分析库，提供了快速、灵活和表达力强的数据结构，旨在使数据清洗和分析工作变得更加简单易行。
示例数据
假设我们有以下数据集，包含员工的姓名、部门和工资：
import pandas as pd
data = {
'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '张三'],
'部门': ['销售', '技术', '技术', '人事', '销售'],
'工资': [5000, 6000, 6500, 4000, 5500]
}
df = pd.DataFrame(data)
分类汇总
我们可以使用 groupby 方法对数据进行分类，然后使用 sum、mean 等聚合函数进行汇总：
grouped = df.groupby('部门')
summary = grouped['工资'].agg(['sum', 'mean'])
print(summary)
输出结果：
sum mean
部门
人事 4000 4000
销售 10500 3500
技术 12500 6250
数据可视化
数据可视化是数据分析中的重要环节，可以帮助我们更直观地理解数据。Python 中常用的数据可视化库有 Matplotlib 和 Seaborn。
状态图
我们可以使用 Mermaid 语法在 Markdown 中绘制状态图。以下是一个简单的状态图示例：
stateDiagram-v2
[*] --> A
A --> B
B --> C
C --> [*]
柱状图
我们可以使用 Matplotlib 绘制柱状图来展示不同部门的平均工资：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.bar(summary.index, summary['mean'])
plt.xlabel('部门')
plt.ylabel('平均工资')
plt.title('不同部门的平均工资')
plt.show()
结语
通过本文的介绍，我们学习了如何使用 Python 进行数据的分类汇总和可视化。Python 强大的数据处理和可视化能力使其成为数据分析领域的热门工具。希望本文能够帮助读者更好地理解和应用 Python 在数据分析中的功能。
在数据分析的道路上，Python 是一个强大的助手，让我们一起探索更多的可能！
