groupby官方解釋

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

Group series using mapper (dict or key function, apply given function to group, return result as series) or by a series of columns.

講真的，非常不能理解pandas官方文檔的這種表達(dá)形式，讓人真的有點摸不著頭腦，example給得又少，參數(shù)也不給得很清楚，不過沒有辦法，還是只能選擇原諒他。

groupby我用過的用法

基本用法我這里就不呈現(xiàn)了，我覺得用過一次的人基本不會忘記，這里我主要寫一下我用過的關(guān)系groupby函數(shù)的疑惑：

apply & agg

這個問題著實困擾了我很久，經(jīng)過研究，找了一些可能幫助理解的東西。先舉一個例子：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Q':['LI','ZHANG','ZHANG','LI','WANG'], 'A' : [1,1,1,2,2], 'B' : [1,-1,0,1,2], 'C' : [3,4,5,6,7]})

df.groupby('Q').apply(lambda x:print(x))

       A  B  C   Q
    0  1  1  3  LI
    3  2  1  6  LI
       A  B  C   Q
    0  1  1  3  LI
    3  2  1  6  LI
       A  B  C     Q
    4  2  2  7  WANG
       A  B  C      Q
    1  1 -1  4  ZHANG
    2  1  0  5  ZHANG

df.groupby('Q').agg(lambda x:print(x))

    0    1
    3    2
    Name: A, dtype: int64
    4    2
    Name: A, dtype: int64
    1    1
    2    1
    Name: A, dtype: int64
    0    1
    3    1
    Name: B, dtype: int64
    4    2
    Name: B, dtype: int64
    1   -1
    2    0
    Name: B, dtype: int64
    0    3
    3    6
    Name: C, dtype: int64
    4    7
    Name: C, dtype: int64
    1    4
    2    5
    Name: C, dtype: int64

從這個例子可以看出，使用apply()處理的對象是一個個的類如DataFrame的數(shù)據(jù)表，然而agg()則每次只傳入一列。

不過我覺得這一點區(qū)別在實際應(yīng)用中分別并不大，因為Ipython的Out輸出對于這兩個函數(shù)幾乎沒有差別，不管是處理一列還是一表。

我覺得agg()有一點讓我很開心就是他可以同時傳入多個函數(shù)，簡直不要太方便哈哈：

df.groupby('Q').agg(['mean','std','count','max'])

Plotting

這個也是我剛剛學(xué)會的，groupby的plot簡直不要太方便了：(不過這個例子選的不是很好)

%matplotlib inline
df.groupby('Q').agg(['mean','std','count','max']).plot(kind='bar')

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1133bd710>

MultiIndex

這個是困擾我最多的一個問題，因為如果我groupby的時候選擇了兩個level，之后的data總是呈現(xiàn)透視表的形式，如：

Muldf = df.groupby(['Q','A']).agg('mean')
print(Muldf)

               B    C
    Q     A         
    LI    1  1.0  3.0
          2  1.0  6.0
    WANG  2  2.0  7.0
    ZHANG 1 -0.5  4.5

我開始甚至以為這應(yīng)該不是dataframe，是一個我可能沒注意過的一個東西，可是后來我發(fā)現(xiàn)，這不過是MultiIndex形式的一種dataframe罷了。

Muldf.B

    Q      A
    LI     1    1.0
           2    1.0
    WANG   2    2.0
    ZHANG  1   -0.5
    Name: B, dtype: float64

如果要選擇某一個index，用`xs()`函數(shù)：

Muldf.xs('LI')

PS：有個問題困擾好久了，怎么把multiindex對象變回原來的形式呢。如：

Multiindex格式如下：（a, b, c, ...），

直接調(diào)用函數(shù)reset_index()，Multiindex中（a, b, c, ...）就變成columns了，index重置為（0,1,2,...), 如下：

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

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