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Pandas —— (7)数据分组

时间:2020-06-18 21:43:25      阅读:60      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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分组统计 - groupby功能

  • 根据某些条件将数据拆分成组
  • 对每个组独立应用函数
  • 将结果合并到一个数据结构中

Dataframe在行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组,将一个函数应用到各个分组并产生一个新值,然后函数执行结果被合并到最终的结果对象中。

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

一、分组

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)
print(‘------‘)

print(df.groupby(‘A‘), type(df.groupby(‘A‘)))
print(‘------‘)
# 直接分组得到一个groupby对象,是一个中间数据,需要进行计算后才能使用

a = df.groupby(‘A‘).mean()
b = df.groupby([‘A‘,‘B‘]).mean()
c = df.groupby([‘A‘])[‘D‘].mean()  # 以A分组,算D的平均值
print(a,type(a),‘\n‘,a.columns)
print(b,type(b),‘\n‘,b.columns)
print(c,type(c))
# 通过分组后的计算,得到一个新的dataframe
# 默认axis = 0,以行来分组
# 可单个或多个([])列分组
# 分组 - 可迭代对象

df = pd.DataFrame({‘X‘ : [‘A‘, ‘B‘, ‘A‘, ‘B‘], ‘Y‘ : [1, 4, 3, 2]})
print(df)
print(df.groupby(‘X‘), type(df.groupby(‘X‘)))
print(‘-----‘)

print(list(df.groupby(‘X‘)), ‘→ 可迭代对象,直接生成list\n‘)
print(list(df.groupby(‘X‘))[0], ‘→ 以元祖形式显示\n‘)
for n,g in df.groupby(‘X‘):
    print(n)
    print(g)
    print(‘###‘)
print(‘-----‘)
# n是组名,g是分组后的Dataframe

print(df.groupby([‘X‘]).get_group(‘A‘),‘\n‘)
print(df.groupby([‘X‘]).get_group(‘B‘),‘\n‘)
print(‘-----‘)
# .get_group()提取分组后的组

grouped = df.groupby([‘X‘])
print(grouped.groups)
print(grouped.groups[‘A‘])  # 也可写:df.groupby(‘X‘).groups[‘A‘]
print(‘-----‘)
# .groups:将分组后的groups转为dict
# 可以字典索引方法来查看groups里的元素

sz = grouped.size()
print(sz,type(sz))
print(‘-----‘)
# .size():查看分组后的长度

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‘,‘B‘]).groups
print(df)
print(grouped)
print(grouped[(‘foo‘, ‘three‘)])
# 按照两个列进行分组

二、函数计算

# 分组计算函数方法

s = pd.Series([1, 2, 3, 10, 20, 30], index = [1, 2, 3, 1, 2, 3])
grouped = s.groupby(level=0)  # 唯一索引用.groupby(level=0),将同一个index的分为一组
print(grouped)
print(grouped.first(),‘→ first:非NaN的第一个值\n‘)
print(grouped.last(),‘→ last:非NaN的最后一个值\n‘)
print(grouped.sum(),‘→ sum:非NaN的和\n‘)
print(grouped.mean(),‘→ mean:非NaN的平均值\n‘)
print(grouped.median(),‘→ median:非NaN的算术中位数\n‘)
print(grouped.count(),‘→ count:非NaN的值\n‘)
print(grouped.min(),‘→ min、max:非NaN的最小值、最大值\n‘)
print(grouped.std(),‘→ std,var:非NaN的标准差和方差\n‘)
print(grouped.prod(),‘→ prod:非NaN的积\n‘)
# 多函数计算:agg()

df = pd.DataFrame({‘a‘:[1,1,2,2],
                  ‘b‘:np.random.rand(4),
                  ‘c‘:np.random.rand(4),
                  ‘d‘:np.random.rand(4),})
print(df)
print(df.groupby(‘a‘).agg([‘mean‘,np.sum]))
print(df.groupby(‘a‘)[‘b‘].agg({‘result1‘:np.mean,
                               ‘result2‘:np.sum}))
# 函数写法可以用str,或者np.方法
# 可以通过list,dict传入,当用dict时,key名为columns → 更新pandas后会出现警告
# 尽量用list传入

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