pandas中groupby操作如何实现

本文小编为大家详细介绍“pandas中groupby操作如何实现”，内容详细，步骤清晰，细节处理妥当，希望这篇“pandas中groupby操作如何实现”文章能帮助大家解决疑惑，下面跟着小编的思路慢慢深入，一起来学习新知识吧。

一、实验目的

熟练掌握pandas中的groupby操作

二、实验原理

groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False）

参数说明：

• by是指分组依据（列表、字典、函数，元组，Series）

• axis：是作用维度（0为行，1为列）

• level：根据索引级别分组

• sort：对groupby分组后新的dataframe中索引进行排序，sort=True为升序，

• as_index：在groupby中使用的键是否成为新的dataframe中的索引，默认as_index=True

• group_keys：在调用apply时，将group键添加到索引中以识别片段

• squeeze ：如果可能的话，减少返回类型的维数，否则返回一个一致的类型

grouping操作（split-apply-combine）

数据的分组&聚合 – 什么是groupby 技术?

在数据分析中，我们往往需要在将数据拆分，在每一个特定的组里进行运算。比如根据教育水平和年龄段计算某个城市的工作人口的平均收入。

pandas中的groupby提供了一个高效的数据的分组运算。

我们通过一个或者多个分类变量将数据拆分，然后分别在拆分以后的数据上进行需要的计算

我们可以把上述过程理解为三部：

1.拆分数据（split）

2.应用某个函数（apply）

3.汇总计算结果（aggregate）

下面这个演示图展示了“分拆-应用-汇总”的groupby思想

上图所示，分解步骤：

Step1 ：数据分组—— groupby 方法

Step2 ：数据聚合：

使用内置函数——sum / mean / max / min / count等
使用自定义函数—— agg ( aggregate ) 方法
自定义更丰富的分组运算—— apply 方法

三、实验环境

Python 3.6.1

Jupyter

四、实验内容

练习pandas中的groupby的操作案例

五、实验步骤

1.创建一个数据帧df。

import numpy as np  
import pandas as pd  
df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],'B' : ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],'C' : np.random.randn(8),'D' : np.random.randn(8)})  
print(df)

2.通过A列对df进行分布操作。

df.groupby('A')

3.通过A、B列对df进行分组操作。

df.groupby(['A','B'])

4…使用自定义函数进行分组操作，自定义一个函数，使用groupby方法并使用自定义函数给定的条件，按列对df进行分组。

def get_letter_type(letter):  
    if letter.lower() in 'aeiou':  
        return 'vowel'  
    else:  
        return 'consonant'  
  
grouped = df.groupby(get_letter_type, axis=1)  
for group in grouped:  
    print(group)

5.创建一个Series名为s，使用groupby根据s的索引对s进行分组，返回分组后的新Series，对新Series进行first、last、sum操作。

lst = [1, 2, 3, 1, 2, 3]  
s = pd.Series([1, 2, 3, 10, 20, 30], lst)  
grouped = s.groupby(level=0)  
#查看分组后的第一行数据  
grouped.first()  
#查看分组后的最后一行数据  
grouped.last()  
#对分组的各组进行求和  
grouped.sum()

6.分组排序，使用groupby进行分组时，默认是按分组后索引进行升序排列，在groupby方法中加入sort=False参数，可以进行降序排列。

df2=pd.DataFrame({'X':['B','B','A','A'],'Y':[1,2,3,4]})  
#按X列对df2进行分组，并求每组的和  
df2.groupby(['X']).sum()  
#按X列对df2进行分组，分组时不对键进行排序，并求每组的和  
df2.groupby(['X'],sort=False).sum()

7.使用get_group方法得到分组后某组的值。

df3 = pd.DataFrame({'X' : ['A', 'B', 'A', 'B'], 'Y' : [1, 4, 3, 2]})  
#按X列df3进行分组，并得到A组的df3值  
df3.groupby(['X']).get_group('A')  
#按X列df3进行分组，并得到B组的df3值  
df3.groupby(['X']).get_group('B')

8.使用groups方法得到分组后所有组的值。

df.groupby('A').groups  
df.groupby(['A','B']).groups

9.多级索引分组，创建一个有两级索引的Series，并使用两个方法对Series进行分组并求和。

arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]  
index=pd.MultiIndex.from_arrays(arrays,names=['first','second'])  
s=pd.Series(np.random.randn(8),index=index)  
s.groupby(level=0).sum()  
s.groupby(level='second').sum()

10.复合分组，对s按first、second进行分组并求和。

s.groupby(level=['first', 'second']).sum()

11.复合分组（按索引和列），创建数据帧df，使用索引级别和列对df进行分组。

arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]  
index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=['first', 'second'])  
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 3], 'B': np.arange(8)},index=index)  
print(df)  
df.groupby([pd.Grouper(level=1),'A']).sum()

12.对df进行分组，将分组后C列的值赋值给grouped，统计grouped中每类的个数。

df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],'B' : ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],'C' : np.random.randn(8),'D' : np.random.randn(8)})  
grouped=df.groupby(['A'])  
grouped_C=grouped['C']  
print(grouped_C.count())

13.对上面创建的df的C列，按A列值进行分组并求和。

df['C'].groupby(df['A']).sum()

14.遍历分组结果，通过A，B两列对df进行分组，分组结果的组名为元组。

for name, group in df.groupby(['A', 'B']):  
    print(name)  
    print(group)

15.通过A列对df进行分组，并查看分组对象的bar列。

df.groupby(['A']).get_group(('bar'))

16.按A,B两列对df进行分组，并查看分组对象中bar、one都存在的部分。

df.groupby(['A','B']).get_group(('bar','one'))

注意:当分组按两列来分时，查看分组对象也应该包含每列的一部分。

17.聚合操作，按A列对df进行分组，使用聚合函数aggregate求每组的和。

grouped=df.groupby(['A']) grouped.aggregate(np.sum)

按A、B两列对df进行分组，并使用聚合函数aggregate对每组求和。

grouped=df.groupby(['A'])  
grouped.aggregate(np.sum)

注意：通过上面的结果可以看到。聚合完成后每组都有一个组名作为新的索引，使用as_index=False可以忽略组名。

18.当as_index=True时，在groupby中使用的键将成为新的dataframe中的索引。按A、B两列对df进行分组，这是使参数as_index=False，再使用聚合函数aggregate求每组的和.

grouped=df.groupby(['A','B'],as_index=False)  
grouped.aggregate(np.sum)

19.聚合操作，按A、B列对df进行分组，使用size方法，求每组的大小。返回一个Series，索引是组名，值是每组的大小。

grouped=df.groupby(['A','B'])  
grouped.size()

20.聚合操作，对分组grouped进行统计描述。

grouped.describe()

注意：聚合函数可以减少数据帧的维度，常用的聚合函数有：mean、sum、size、count、std、var、sem 、describe、first、last、nth、min、max。
执行多个函数在一个分组结果上：在分组返回的Series中我们可以通过一个聚合函数的列表或一个字典去操作series，返回一个DataFrame。

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