一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?/h2>

熟練掌握pandas中的groupby操作

二、實(shí)驗(yàn)原理

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

參數(shù)說明：

• by是指分組依據(jù)（列表、字典、函數(shù)，元組，Series）
• axis：是作用維度（0為行，1為列）
• level：根據(jù)索引級(jí)別分組
• sort：對(duì)groupby分組后新的dataframe中索引進(jìn)行排序，sort=True為升序，
• as_index：在groupby中使用的鍵是否成為新的dataframe中的索引，默認(rèn)as_index=True
• group_keys：在調(diào)用apply時(shí)，將group鍵添加到索引中以識(shí)別片段
• squeeze ：如果可能的話，減少返回類型的維數(shù)，否則返回一個(gè)一致的類型

grouping操作（split-apply-combine）

數(shù)據(jù)的分組&聚合 – 什么是groupby 技術(shù)?

在數(shù)據(jù)分析中，我們往往需要在將數(shù)據(jù)拆分，在每一個(gè)特定的組里進(jìn)行運(yùn)算。比如根據(jù)教育水平和年齡段計(jì)算某個(gè)城市的工作人口的平均收入。

pandas中的groupby提供了一個(gè)高效的數(shù)據(jù)的分組運(yùn)算。

我們通過一個(gè)或者多個(gè)分類變量將數(shù)據(jù)拆分，然后分別在拆分以后的數(shù)據(jù)上進(jìn)行需要的計(jì)算

我們可以把上述過程理解為三部：

1.拆分?jǐn)?shù)據(jù)（split）

2.應(yīng)用某個(gè)函數(shù)（apply）

3.匯總計(jì)算結(jié)果（aggregate）

下面這個(gè)演示圖展示了“分拆-應(yīng)用-匯總”的groupby思想

上圖所示，分解步驟：

Step1 ：數(shù)據(jù)分組—— groupby 方法

Step2 ：數(shù)據(jù)聚合：

使用內(nèi)置函數(shù)——sum / mean / max / min / count等
使用自定義函數(shù)—— agg ( aggregate ) 方法
自定義更豐富的分組運(yùn)算—— apply 方法

三、實(shí)驗(yàn)環(huán)境

Python 3.6.1

Jupyter

四、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

練習(xí)pandas中的groupby的操作案例

五、實(shí)驗(yàn)步驟

1.創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)幀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.通過A列對(duì)df進(jìn)行分布操作。

df.groupby('A') 

3.通過A、B列對(duì)df進(jìn)行分組操作。

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

4…使用自定義函數(shù)進(jìn)行分組操作，自定義一個(gè)函數(shù)，使用groupby方法并使用自定義函數(shù)給定的條件，按列對(duì)df進(jìn)行分組。

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.創(chuàng)建一個(gè)Series名為s，使用groupby根據(jù)s的索引對(duì)s進(jìn)行分組，返回分組后的新Series，對(duì)新Series進(jìn)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)  
#查看分組后的第一行數(shù)據(jù)  
grouped.first()  
#查看分組后的最后一行數(shù)據(jù)  
grouped.last()  
#對(duì)分組的各組進(jìn)行求和  
grouped.sum()  

6.分組排序，使用groupby進(jìn)行分組時(shí)，默認(rèn)是按分組后索引進(jìn)行升序排列，在groupby方法中加入sort=False參數(shù)，可以進(jìn)行降序排列。

df2=pd.DataFrame({'X':['B','B','A','A'],'Y':[1,2,3,4]})  
#按X列對(duì)df2進(jìn)行分組，并求每組的和  
df2.groupby(['X']).sum()  
#按X列對(duì)df2進(jìn)行分組，分組時(shí)不對(duì)鍵進(jìn)行排序，并求每組的和  
df2.groupby(['X'],sort=False).sum()  

7.使用get_group方法得到分組后某組的值。

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

8.使用groups方法得到分組后所有組的值。

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

9.多級(jí)索引分組，創(chuàng)建一個(gè)有兩級(jí)索引的Series，并使用兩個(gè)方法對(duì)Series進(jìn)行分組并求和。

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.復(fù)合分組，對(duì)s按first、second進(jìn)行分組并求和。

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

11.復(fù)合分組（按索引和列），創(chuàng)建數(shù)據(jù)幀df，使用索引級(jí)別和列對(duì)df進(jìn)行分組。

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.對(duì)df進(jìn)行分組，將分組后C列的值賦值給grouped，統(tǒng)計(jì)grouped中每類的個(gè)數(shù)。

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.對(duì)上面創(chuàng)建的df的C列，按A列值進(jìn)行分組并求和。

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

14.遍歷分組結(jié)果，通過A，B兩列對(duì)df進(jìn)行分組，分組結(jié)果的組名為元組。

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

15.通過A列對(duì)df進(jìn)行分組，并查看分組對(duì)象的bar列。

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

16.按A,B兩列對(duì)df進(jìn)行分組，并查看分組對(duì)象中bar、one都存在的部分。

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

注意:當(dāng)分組按兩列來分時(shí)，查看分組對(duì)象也應(yīng)該包含每列的一部分。

17.聚合操作，按A列對(duì)df進(jìn)行分組，使用聚合函數(shù)aggregate求每組的和。

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

按A、B兩列對(duì)df進(jìn)行分組，并使用聚合函數(shù)aggregate對(duì)每組求和。

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

注意：通過上面的結(jié)果可以看到。聚合完成后每組都有一個(gè)組名作為新的索引，使用as_index=False可以忽略組名。

18.當(dāng)as_index=True時(shí)，在groupby中使用的鍵將成為新的dataframe中的索引。按A、B兩列對(duì)df進(jìn)行分組，這是使參數(shù)as_index=False，再使用聚合函數(shù)aggregate求每組的和.

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

19.聚合操作，按A、B列對(duì)df進(jìn)行分組，使用size方法，求每組的大小。返回一個(gè)Series，索引是組名，值是每組的大小。

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

20.聚合操作，對(duì)分組grouped進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述。

grouped.describe() 

注意：聚合函數(shù)可以減少數(shù)據(jù)幀的維度，常用的聚合函數(shù)有：mean、sum、size、count、std、var、sem 、describe、first、last、nth、min、max。
執(zhí)行多個(gè)函數(shù)在一個(gè)分組結(jié)果上：在分組返回的Series中我們可以通過一個(gè)聚合函數(shù)的列表或一個(gè)字典去操作series，返回一個(gè)DataFrame。

到此這篇關(guān)于pandas中g(shù)roupby操作實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas groupby操作內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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