pandas聚合和分组运算之groupby

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pandas提供了一个灵活高效的groupby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。根据一个或多个键（可以是函数、数组或DataFrame列名）拆分pandas对象。计算分组摘要统计，如计数、平均值、标准差，或用户自定义函数。对DataFrame的列应用各种各样的函数。应用组内转换或其他运算，如规格化、线性回归、排名或选取子集等。计算透视表或交叉表。执行分位数分析以及其他分组分析。

1、首先来看看下面这个非常简单的表格型数据集（以DataFrame的形式）：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({‘key1‘:[‘a‘, ‘a‘, ‘b‘, ‘b‘, ‘a‘],
     ‘key2‘:[‘one‘, ‘two‘, ‘one‘, ‘two‘, ‘one‘],
     ‘data1‘:np.random.randn(5),
     ‘data2‘:np.random.randn(5)})
df

2.按key1进行分组，并计算data1列的平均值，我们可以访问data1，并根据key1调用groupby：

grouped = df[‘data1‘].groupby(df[‘key1‘])
grouped

变量grouped是一个GroupBy对象，它实际上还没有进行任何计算，只是含有一些有关分组键df[‘key1‘]的中间数据而已，然后我们可以调用GroupBy的mean方法来计算分组平均值：

grouped.mean()

 说明：数据（Series）根据分组键进行了聚合，产生了一个新的Series，其索引为key1列中的唯一值。之所以结果中索引的名称为key1，是因为原始DataFrame的列df[‘key1‘]就叫这个名字

3、如果我们一次传入多个数组，就会得到不同的结果：

means = df[‘data1‘].groupby([df[‘key1‘], df[‘key2‘]]).mean()
means

通过两个键对数据进行了分组，得到的Series具有一个层次化索引（由唯一的键对组成）：

然后我用unstack 把他的二阶索引摊开：

 在上面这些示例中，分组键均为Series。实际上，分组键可以是任何长度适当的数组：

states = np.array([‘Ohio‘, ‘California‘, ‘California‘, ‘Ohio‘, ‘Ohio‘])
years = np.array([2005, 2005, 2006, 2005, 2006])
df[‘data1‘].groupby([states, years]).mean()

结果：
California      2005   -2.120793
                2006    0.642216
Ohio            2005    0.282230
                2006   -1.017495
dtype: float64

 4、此外，你还可以将列名（可以是字符串、数字或其他Python对象）用作分组将：

df.groupby(‘key1‘).mean()

df.groupby([‘key1‘, ‘key2‘]).mean()

说明：在执行df.groupby(‘key1‘).mean()时，结果中没有key2列。这是因为df[‘key2‘]不是数值数据，所以被从结果中排除了。

默认情况下，所有数值列都会被聚合，虽然有时可能会被过滤为一个子集。

无论你准备拿groupby做什么，都有可能会用到GroupBy的size方法，它可以返回一个含有分组大小的Series：

df1=df.groupby([‘key1‘, ‘key2‘]).size()
print(df1)
print(type(df1))

 注意：分组键中的任何缺失值都会被排除在结果之外。 

区别于：

5、对分组进行迭代

GroupBy对象支持迭代，可以产生一组二元元组（由分组名和数据块组成）。看看下面这个简单的数据集：

for name, group in df.groupby(‘key2‘):
    print(name)
    print(group)

 对于多重键的情况，元组的第一个元素将会是由键值组成的元组：

pandas聚合和分组运算之groupby

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原文地址：https://www.cnblogs.com/wqbin/p/11723275.html