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Pandas分組與排序的實(shí)現(xiàn)

更新時(shí)間：2019年07月23日 10:30:29 作者：ai_1046067944

這篇文章主要介紹了Pandas分組與排序的實(shí)現(xiàn)，文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

一、pandas分組

1、分組運(yùn)算過(guò)程：split->apply->combine

拆分：進(jìn)行分組的根據(jù)
應(yīng)用：每個(gè)分組運(yùn)行的計(jì)算規(guī)則
合并：把每個(gè)分組的計(jì)算結(jié)果合并起來(lái)

2、分組函數(shù)

DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, observed=False, **kwargs

by：依據(jù)哪些列進(jìn)行分組，值可以是：mapping, function, label, or list of labels

3、聚合函數(shù)

4、分組聚合實(shí)例

單列分組

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'a', 'c', 'a', 'c', 'b', 'c'], 'B': [2, 8, 1, 4,
3, 2, 5, 9], 'C': [102, 98, 107, 104, 115, 87, 92, 123], 'D': [2, 98, 17, 14, 15, 7, 92,
 13]})
>>> df
  A B  C  D
0 a 2 102  2
1 b 8  98 98
2 a 1 107 17
3 c 4 104 14
4 a 3 115 15
5 c 2  87  7
6 b 5  92 92
7 c 9 123 13
>>> df.groupby(by='A').sum()
  B  C  D
A
a  6 324  34
b 13 190 190
c 15 314  34

多列分組

>>> df.groupby(by=['A','B']).sum()       ###A,B成索引
    C  D
A B
a 1 107 17
 2 102  2
 3 115 15
b 5  92 92
 8  98 98
c 2  87  7
 4 104 14
 9 123 13

多列聚合

>>> df.groupby(by=['A','B'])['C'].sum()   ###1個(gè)列
A B
a 1  107
  2  102
  3  115
b 5   92
  8   98
c 2   87
  4  104
  9  123
 
>>> df.groupby(by=['A','B'])['C','D'].sum()  ###2個(gè)列
    C  D
A B
a 1 107 17
 2 102  2
 3 115 15
b 5  92 92
 8  98 98
c 2  87  7
 4 104 14
 9 123 13

多列不同聚合方式

>>> import numpy as np
>>> df.groupby(by=['A']).agg({'C':[np.mean, 'sum'], 'D':['count',np.std]})
      C     D
     mean sum count    std
A
a 108.000000 324   3 8.144528
b  95.000000 190   2 4.242641
c 104.666667 314   3 3.785939
 
 
>>>ps: 不同列使用多個(gè)不同函數(shù)進(jìn)行聚合C： mean，sum；D：count，std

返回值類型區(qū)別

方法1：agg
>>> df.groupby(by=['A']).agg({'C':[np.mean]})
      C
     mean
A
a 108.000000
b  95.000000
c 104.666667
>>> type(df.groupby(by=['A']).agg({'C':[np.mean]}))
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
 
 
方法2：索引
>>> df.groupby(by=['A'])['C'].mean()
A
a  108.000000
b   95.000000
c  104.666667
Name: C, dtype: float64
>>> type(df.groupby(by=['A'])['C'].mean())
<class 'pandas.core.series.Series'>
 
 
 
總結(jié)： 兩種方法結(jié)果一樣，但是一個(gè)類型是DataFrame,一個(gè)為Series；有時(shí)候會(huì)用上

二、pandas排序

按索引進(jìn)行降序排列

>>> df
  A B  C  D
0 a 2 102  2
1 b 8  98 98
2 a 1 107 17
3 c 4 104 14
4 a 3 115 15
5 c 2  87  7
6 b 5  92 92
7 c 9 123 13
>>> df.sort_index(ascending=False)    ### 索引
  A B  C  D
7 c 9 123 13
6 b 5  92 92
5 c 2  87  7
4 a 3 115 15
3 c 4 104 14
2 a 1 107 17
1 b 8  98 98
0 a 2 102  2

按值進(jìn)行降序排列

>>> df.sort_values(by="A",ascending=False)    # 按某一列
  A B  C  D
3 c 4 104 14
5 c 2  87  7
7 c 9 123 13
1 b 8  98 98
6 b 5  92 92
0 a 2 102  2
2 a 1 107 17
4 a 3 115 15
 
>>> df.sort_values(by=["B","A"],ascending=False)  # 按2列
  A B  C  D
7 c 9 123 13
1 b 8  98 98
6 b 5  92 92
3 c 4 104 14
4 a 3 115 15
5 c 2  87  7
0 a 2 102  2
2 a 1 107 17

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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