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映射使我们可以一次将整个列中的数据转换为DataFrame或Series中的一个值。 但是，通常我们希望对数据进行分组，然后对数据所在的组进行特定的操作。
正如您将学到的，我们使用groupby（）操作来完成此操作。 我们还将介绍一些其他主题，例如为DataFrames编制索引的更复杂方法以及如何对数据进行排序。
到目前为止，我们一直在使用的一个函数是value_counts（）函数。 我们可以通过执行以下操作来复制value_counts（）的功能：
reviews.groupby(‘points‘).points.count()
groupby（）创建了一组reviews，这些reviews为给定的葡萄酒分配了相同的分值。 然后，对于每个组，我们都抓住了points（）列并计算了它出现的次数。 value_counts（）只是该groupby（）操作的快捷方式。
我们可以将之前使用的任何汇总功能与此数据一起使用。 例如，要获取每个点值类别中最便宜的葡萄酒，我们可以执行以下操作：
reviews.groupby(‘points‘).price.min()
您可以将我们生成的每个组视为DataFrame的一部分，其中仅包含具有匹配值的数据。 我们可以使用apply（）方法直接访问此DataFrame，然后我们可以按照自己认为合适的任何方式来操作数据。 例如，这是一种从数据集中的每个酿酒厂中选择第一批葡萄酒名称的方法：
reviews.groupby(‘winery‘).apply(lambda df: df.title.iloc[0])
为了获得更细粒度的控制，您还可以按多个列进行分组。 例如，以下是我们如何按国家和省份挑选最佳葡萄酒的方法：
reviews.groupby([‘country‘, ‘province‘]).apply(lambda df: df.loc[df.points.idxmax()])
分类结果如下
另一个值得一提的groupby（）方法是agg（），它使您可以同时在DataFrame上运行许多不同的函数。 例如，我们可以生成数据集的简单统计摘要，如下所示：
reviews.groupby([‘country‘]).price.agg([len, min, max])
到目前为止，在所有示例中，我们一直在使用带有单标签索引的DataFrame或Series对象。 groupby（）稍有不同，因为它取决于我们运行的操作，有时会导致所谓的多索引。
多索引与常规索引的不同之处在于它具有多个级别。 例如：
countries_reviewed = reviews.groupby([‘country‘, ‘province‘]).description.agg([len]) countries_reviewed
mi = countries_reviewed.index
type(mi)
Output：
pandas.core.indexes.multi.MultiIndex
多索引有几种方法来处理它们的分层结构，而单级索引则没有。 它们还需要两个级别的标签才能检索值。 对于刚接触pandas的用户来说，处理多索引输出是常见的“陷阱”。
pandas文档的“多索引/高级选择”部分中详细说明了多索引的使用案例以及使用说明。
但是，通常，您最常使用的多索引方法是一种可转换回常规索引的方法，即reset_index（）方法：
再次查看countries_reviewed，我们可以看到分组以索引顺序而不是以值顺序返回数据。 也就是说，在输出groupby的结果时，行的顺序取决于索引中的值，而不取决于数据中的值。
要按需要的顺序获取数据，我们可以自己对其进行排序。 sort_values（）方法很方便。
countries_reviewed = countries_reviewed.reset_index() countries_reviewed.sort_values(by=‘len‘)
Output:
要按索引值排序，请使用配套方法sort_index（）。 此方法具有相同的参数和默认顺序：
countries_reviewed.sort_index()
Output:
1
Who are the most common wine reviewers in the dataset? Create a Series whose index is the taster_twitter_handle category from the dataset, and whose values count how many reviews each person wrote.
# Your code here reviews_written = reviews.groupby("taster_twitter_handle").taster_twitter_handle.count() print(reviews_written) # Check your answer q1.check()
2.
What is the best wine I can buy for a given amount of money? Create a Series whose index is wine prices and whose values is the maximum number of points a wine costing that much was given in a review. Sort the values by price, ascending (so that 4.0 dollars is at the top and 3300.0 dollars is at the bottom).
best_rating_per_price = reviews.groupby(‘price‘)[‘points‘].max().sort_index() # Check your answer q2.check()
3.
What are the minimum and maximum prices for each variety of wine? Create a DataFrame whose index is the variety category from the dataset and whose values are the min and max values thereof.
price_extremes = reviews.groupby(‘variety‘)["price"].agg([min,max]) # Check your answer q3.check()
4.
What are the most expensive wine varieties? Create a variable sorted_varieties containing a copy of the dataframe from the previous question where varieties are sorted in descending order based on minimum price, then on maximum price (to break ties).
sorted_varieties = price_extremes.sort_values(by=[‘min‘, ‘max‘], ascending=False) # Check your answer q4.check()
5.
Create a Series whose index is reviewers and whose values is the average review score given out by that reviewer. Hint: you will need the taster_name and points columns.
reviewer_mean_ratings = reviews.groupby(‘taster_name‘).points.mean() # Check your answer q5.check()
6.
What combination of countries and varieties are most common? Create a Series whose index is a MultiIndexof {country, variety} pairs. For example, a pinot noir produced in the US should map to {"US", "Pinot Noir"}. Sort the values in the Series in descending order based on wine count.
country_variety_counts = reviews.groupby([‘country‘, ‘variety‘]).size().sort_values(ascending=False) # Check your answer q6.check()
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原文地址：https://www.cnblogs.com/caishunzhe/p/13429719.html
