标签：工具 返回 rand cer alt alc 集中 run 写法
https://segmentfault.com/a/1190000012394176
每隔一段时间我都会去学习、回顾一下python中的新函数、新操作。这对于你后面的工作是有一定好处的。
本文重点介绍了pandas中groupby、Grouper和agg函数的使用。这2个函数作用类似，都是对数据集中的一类属性进行聚合操作，比如统计一个用户在每个月内的全部花销，统计某个属性的最大、最小、累和、平均等数值。
其中，agg是pandas 0.20新引入的功能
首先，我们从网上把数据下载下来，后面的操作都是基于这份数据的：
import pandas as pd
df = pd.read_excel("https://github.com/chris1610/pbpython/blob/master/data/sample-salesv3.xlsx?raw=True")
df["date"] = pd.to_datetime(df[‘date‘])
df.head()
（图片来自于jupyter notebook，强烈推荐使用它作为python的交互工具）
下面，我们统计‘ext price‘这个属性在每个月的累和(sum)值，resample 只有在index为date类型的时候才能用：
df.set_index(‘date‘).resample(‘M‘)[‘ext price‘].sum()date
2014-01-31 185361.66
2014-02-28 146211.62
2014-03-31 203921.38
2014-04-30 174574.11
2014-05-31 165418.55
2014-06-30 174089.33
2014-07-31 191662.11
2014-08-31 153778.59
2014-09-30 168443.17
2014-10-31 171495.32
2014-11-30 119961.22
2014-12-31 163867.26
Freq: M, Name: ext price, dtype: float64进一步的，我们想知道每个用户每个月的sum值，那么就需要一个groupby了：
df.set_index(‘date‘).groupby(‘name‘)[‘ext price‘].resample("M").sum()name date
Barton LLC 2014-01-31 6177.57
2014-02-28 12218.03
2014-03-31 3513.53
2014-04-30 11474.20
2014-05-31 10220.17
2014-06-30 10463.73
2014-07-31 6750.48
2014-08-31 17541.46
2014-09-30 14053.61
2014-10-31 9351.68
2014-11-30 4901.14
2014-12-31 2772.90
Cronin, Oberbrunner and Spencer 2014-01-31 1141.75
2014-02-28 13976.26
2014-03-31 11691.62
2014-04-30 3685.44
2014-05-31 6760.11
2014-06-30 5379.67
2014-07-31 6020.30
2014-08-31 5399.58
2014-09-30 12693.74
2014-10-31 9324.37
2014-11-30 6021.11
2014-12-31 7640.60
Frami, Hills and Schmidt 2014-01-31 5112.34
2014-02-28 4124.53
2014-03-31 10397.44
2014-04-30 5036.18
2014-05-31 4097.87
2014-06-30 13192.19
...
Trantow-Barrows 2014-07-31 11987.34
2014-08-31 17251.65
2014-09-30 6992.48
2014-10-31 10064.27
2014-11-30 6550.10
2014-12-31 10124.23
White-Trantow 2014-01-31 13703.77
2014-02-28 11783.98
2014-03-31 8583.05
2014-04-30 19009.20
2014-05-31 5877.29
2014-06-30 14791.32
2014-07-31 10242.62
2014-08-31 12287.21
2014-09-30 5315.16
2014-10-31 19896.85
2014-11-30 9544.61
2014-12-31 4806.93
Will LLC 2014-01-31 20953.87
2014-02-28 13613.06
2014-03-31 9838.93
2014-04-30 6094.94
2014-05-31 11856.95
2014-06-30 2419.52
2014-07-31 11017.54
2014-08-31 1439.82
2014-09-30 4345.99
2014-10-31 7085.33
2014-11-30 3210.44
2014-12-31 12561.21
Name: ext price, Length: 240, dtype: float64结果肯定是对的，但是不够完美。我们可以使用Grouper写得更加简洁：
# df.set_index(‘date‘).groupby(‘name‘)[‘ext price‘].resample("M").sum()
df.groupby([‘name‘, pd.Grouper(key=‘date‘, freq=‘M‘)])[‘ext price‘].sum()结果和上面??一样，就不列出来了。
显然，这种写法多敲了很多次键盘，那么它的好处是啥呢？
首先，逻辑上更加直接，当你敲代码完成以上统计的时候，你首先想到的就是groupby操作，而set_index， resample好像不会立马想到。想到了groupby这个‘动作‘之后，你就会紧接着想按照哪个key来操作，此时
你只需要用字符串，或者Grouper把key定义好就行了。最后使用聚合函数，就得到了结果。所以，从人类的
思考角度看，后者更容易记忆。
另外，Grouper里的freq可以方便的改成其他周期参数（resample也可以），比如：
# 按照年度，且截止到12月最后一天统计ext price的sum值
df.groupby([‘name‘, pd.Grouper(key=‘date‘, freq=‘A-DEC‘)])[‘ext price‘].sum()name date
Barton LLC 2014-12-31 109438.50
Cronin, Oberbrunner and Spencer 2014-12-31 89734.55
Frami, Hills and Schmidt 2014-12-31 103569.59
Fritsch, Russel and Anderson 2014-12-31 112214.71
Halvorson, Crona and Champlin 2014-12-31 70004.36
Herman LLC 2014-12-31 82865.00
Jerde-Hilpert 2014-12-31 112591.43
Kassulke, Ondricka and Metz 2014-12-31 86451.07
Keeling LLC 2014-12-31 100934.30
Kiehn-Spinka 2014-12-31 99608.77
Koepp Ltd 2014-12-31 103660.54
Kuhn-Gusikowski 2014-12-31 91094.28
Kulas Inc 2014-12-31 137351.96
Pollich LLC 2014-12-31 87347.18
Purdy-Kunde 2014-12-31 77898.21
Sanford and Sons 2014-12-31 98822.98
Stokes LLC 2014-12-31 91535.92
Trantow-Barrows 2014-12-31 123381.38
White-Trantow 2014-12-31 135841.99
Will LLC 2014-12-31 104437.60
Name: ext price, dtype: float64从0.20.1开始，pandas引入了agg函数，它提供基于列的聚合操作。而groupby可以看做是基于行，或者说index的聚合操作。
从实现上看，groupby返回的是一个DataFrameGroupBy结构，这个结构必须调用聚合函数（如sum）之后，才会得到结构为Series的数据结果。
而agg是DataFrame的直接方法，返回的也是一个DataFrame。当然，很多功能用sum、mean等等也可以实现。但是agg更加简洁, 而且传给它的函数可以是字符串，也可以自定义，参数是column对应的子DataFrame
举个栗子??吧：
df[["ext price", "quantity", "unit price"]].agg([‘sum‘, ‘mean‘])怎么样，是不是比使用
df[["ext price", "quantity"]].sum()
df[‘unit price‘].mean()简洁多了？
上例中，你还可以针对不同的列使用不同的聚合函数：
df.agg({‘ext price‘: [‘sum‘, ‘mean‘], ‘quantity‘: [‘sum‘, ‘mean‘], ‘unit price‘: [‘mean‘]})另外，自定义函数怎么用呢，也是so easy.
比如，我想统计sku中，购买次数最多的产品编号，可以这样做：
# 这里的x是sku对应的column
get_max = lambda x: x.value_counts(dropna=False).index[0]
df.agg({‘ext price‘: [‘sum‘, ‘mean‘],
‘quantity‘: [‘sum‘, ‘mean‘],
‘unit price‘: [‘mean‘],
‘sku‘: [get_max]})<lambda>看起来很不协调，把它去掉：
get_max = lambda x: x.value_counts(dropna=False).index[0]
# python就是灵活啊。
get_max.__name__ = "most frequent"
df.agg({‘ext price‘: [‘sum‘, ‘mean‘],
‘quantity‘: [‘sum‘, ‘mean‘],
‘unit price‘: [‘mean‘],
‘sku‘: [get_max]})另外，还有一个小问题，那就是如果你希望输出的列按照某个顺序排列，可以使用collections的OrderedDict：
get_max = lambda x: x.value_counts(dropna=False).index[0]
get_max.__name__ = "most frequent"
import collections
agg_dict = {
‘ext price‘: [‘sum‘, ‘mean‘],
‘quantity‘: [‘sum‘, ‘mean‘],
‘unit price‘: [‘mean‘],
‘sku‘: [get_max]}
# 按照列名的长度排序。 OrderedDict的顺序是跟插入顺序一致的
df.agg(collections.OrderedDict(sorted(agg_dict.items(), key = lambda x: len(x[0]))))每隔一段时间我都会去学习、回顾一下python中的新函数、新操作。这对于你后面的工作是有一定好处的。
本文重点介绍了pandas中groupby、Grouper和agg函数的使用。这2个函数作用类似，都是对数据集中的一类属性进行聚合操作，比如统计一个用户在每个月内的全部花销，统计某个属性的最大、最小、累和、平均等数值。
其中，agg是pandas 0.20新引入的功能
首先，我们从网上把数据下载下来，后面的操作都是基于这份数据的：
import pandas as pd
df = pd.read_excel("https://github.com/chris1610/pbpython/blob/master/data/sample-salesv3.xlsx?raw=True")
df["date"] = pd.to_datetime(df[‘date‘])
df.head()
（图片来自于jupyter notebook，强烈推荐使用它作为python的交互工具）
下面，我们统计‘ext price‘这个属性在每个月的累和(sum)值，resample 只有在index为date类型的时候才能用：
df.set_index(‘date‘).resample(‘M‘)[‘ext price‘].sum()date
2014-01-31 185361.66
2014-02-28 146211.62
2014-03-31 203921.38
2014-04-30 174574.11
2014-05-31 165418.55
2014-06-30 174089.33
2014-07-31 191662.11
2014-08-31 153778.59
2014-09-30 168443.17
2014-10-31 171495.32
2014-11-30 119961.22
2014-12-31 163867.26
Freq: M, Name: ext price, dtype: float64进一步的，我们想知道每个用户每个月的sum值，那么就需要一个groupby了：
df.set_index(‘date‘).groupby(‘name‘)[‘ext price‘].resample("M").sum()name date
Barton LLC 2014-01-31 6177.57
2014-02-28 12218.03
2014-03-31 3513.53
2014-04-30 11474.20
2014-05-31 10220.17
2014-06-30 10463.73
2014-07-31 6750.48
2014-08-31 17541.46
2014-09-30 14053.61
2014-10-31 9351.68
2014-11-30 4901.14
2014-12-31 2772.90
Cronin, Oberbrunner and Spencer 2014-01-31 1141.75
2014-02-28 13976.26
2014-03-31 11691.62
2014-04-30 3685.44
2014-05-31 6760.11
2014-06-30 5379.67
2014-07-31 6020.30
2014-08-31 5399.58
2014-09-30 12693.74
2014-10-31 9324.37
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2014-12-31 7640.60
Frami, Hills and Schmidt 2014-01-31 5112.34
2014-02-28 4124.53
2014-03-31 10397.44
2014-04-30 5036.18
2014-05-31 4097.87
2014-06-30 13192.19
...
Trantow-Barrows 2014-07-31 11987.34
2014-08-31 17251.65
2014-09-30 6992.48
2014-10-31 10064.27
2014-11-30 6550.10
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White-Trantow 2014-01-31 13703.77
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2014-05-31 5877.29
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2014-07-31 10242.62
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2014-10-31 19896.85
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2014-12-31 4806.93
Will LLC 2014-01-31 20953.87
2014-02-28 13613.06
2014-03-31 9838.93
2014-04-30 6094.94
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2014-09-30 4345.99
2014-10-31 7085.33
2014-11-30 3210.44
2014-12-31 12561.21
Name: ext price, Length: 240, dtype: float64结果肯定是对的，但是不够完美。我们可以使用Grouper写得更加简洁：
# df.set_index(‘date‘).groupby(‘name‘)[‘ext price‘].resample("M").sum()
df.groupby([‘name‘, pd.Grouper(key=‘date‘, freq=‘M‘)])[‘ext price‘].sum()结果和上面??一样，就不列出来了。
显然，这种写法多敲了很多次键盘，那么它的好处是啥呢？
首先，逻辑上更加直接，当你敲代码完成以上统计的时候，你首先想到的就是groupby操作，而set_index， resample好像不会立马想到。想到了groupby这个‘动作‘之后，你就会紧接着想按照哪个key来操作，此时
你只需要用字符串，或者Grouper把key定义好就行了。最后使用聚合函数，就得到了结果。所以，从人类的
思考角度看，后者更容易记忆。
另外，Grouper里的freq可以方便的改成其他周期参数（resample也可以），比如：
# 按照年度，且截止到12月最后一天统计ext price的sum值
df.groupby([‘name‘, pd.Grouper(key=‘date‘, freq=‘A-DEC‘)])[‘ext price‘].sum()name date
Barton LLC 2014-12-31 109438.50
Cronin, Oberbrunner and Spencer 2014-12-31 89734.55
Frami, Hills and Schmidt 2014-12-31 103569.59
Fritsch, Russel and Anderson 2014-12-31 112214.71
Halvorson, Crona and Champlin 2014-12-31 70004.36
Herman LLC 2014-12-31 82865.00
Jerde-Hilpert 2014-12-31 112591.43
Kassulke, Ondricka and Metz 2014-12-31 86451.07
Keeling LLC 2014-12-31 100934.30
Kiehn-Spinka 2014-12-31 99608.77
Koepp Ltd 2014-12-31 103660.54
Kuhn-Gusikowski 2014-12-31 91094.28
Kulas Inc 2014-12-31 137351.96
Pollich LLC 2014-12-31 87347.18
Purdy-Kunde 2014-12-31 77898.21
Sanford and Sons 2014-12-31 98822.98
Stokes LLC 2014-12-31 91535.92
Trantow-Barrows 2014-12-31 123381.38
White-Trantow 2014-12-31 135841.99
Will LLC 2014-12-31 104437.60
Name: ext price, dtype: float64从0.20.1开始，pandas引入了agg函数，它提供基于列的聚合操作。而groupby可以看做是基于行，或者说index的聚合操作。
从实现上看，groupby返回的是一个DataFrameGroupBy结构，这个结构必须调用聚合函数（如sum）之后，才会得到结构为Series的数据结果。
而agg是DataFrame的直接方法，返回的也是一个DataFrame。当然，很多功能用sum、mean等等也可以实现。但是agg更加简洁, 而且传给它的函数可以是字符串，也可以自定义，参数是column对应的子DataFrame
举个栗子??吧：
df[["ext price", "quantity", "unit price"]].agg([‘sum‘, ‘mean‘])怎么样，是不是比使用
df[["ext price", "quantity"]].sum()
df[‘unit price‘].mean()简洁多了？
上例中，你还可以针对不同的列使用不同的聚合函数：
df.agg({‘ext price‘: [‘sum‘, ‘mean‘], ‘quantity‘: [‘sum‘, ‘mean‘], ‘unit price‘: [‘mean‘]})另外，自定义函数怎么用呢，也是so easy.
比如，我想统计sku中，购买次数最多的产品编号，可以这样做：
# 这里的x是sku对应的column
get_max = lambda x: x.value_counts(dropna=False).index[0]
df.agg({‘ext price‘: [‘sum‘, ‘mean‘],
‘quantity‘: [‘sum‘, ‘mean‘],
‘unit price‘: [‘mean‘],
‘sku‘: [get_max]})<lambda>看起来很不协调，把它去掉：
get_max = lambda x: x.value_counts(dropna=False).index[0]
# python就是灵活啊。
get_max.__name__ = "most frequent"
df.agg({‘ext price‘: [‘sum‘, ‘mean‘],
‘quantity‘: [‘sum‘, ‘mean‘],
‘unit price‘: [‘mean‘],
‘sku‘: [get_max]})另外，还有一个小问题，那就是如果你希望输出的列按照某个顺序排列，可以使用collections的OrderedDict：
get_max = lambda x: x.value_counts(dropna=False).index[0]
get_max.__name__ = "most frequent"
import collections
agg_dict = {
‘ext price‘: [‘sum‘, ‘mean‘],
‘quantity‘: [‘sum‘, ‘mean‘],
‘unit price‘: [‘mean‘],
‘sku‘: [get_max]}
# 按照列名的长度排序。 OrderedDict的顺序是跟插入顺序一致的
df.agg(collections.OrderedDict(sorted(agg_dict.items(), key = lambda x: len(x[0]))))http://www.cnblogs.com/learnC/p/5981638.html
https://www.cnblogs.com/splended/p/5278078.html
标准差
https://baike.baidu.com/item/%E6%A0%87%E5%87%86%E5%B7%AE/1415772?fr=aladdin
python处理数据的风骚操作[pandas 之 groupby&agg]
标签：工具 返回 rand cer alt alc 集中 run 写法
原文地址：https://www.cnblogs.com/chengjun/p/8948292.html
