Pandas技巧：分组（GroupBy）- 转载@初生不惑

概要

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任何分组(groupby)操作都涉及原始对象的以下操作之一。它们是

• 分割对象
• 应用一个函数
• 结合的结果

在许多情况下，我们将数据分成多个集合，并在每个子集上应用一些函数。在应用函数中，可以执行以下操作

• 聚合
• 计算汇总统计转换
• 执行一些特定于组的操作过滤
• 在某些情况下丢弃数据

创建一个DataFrame对象并对其执行所有操作 -

import pandas as pd

ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'Devils', 'Kings',
         'kings', 'Kings', 'Kings', 'Riders', 'Royals', 'Royals', 'Riders'],
         'Rank': [1, 2, 2, 3, 3,4 ,1 ,1,2 , 4,1,2],
         'Year': [2014,2015,2014,2015,2014,2015,2016,2017,2016,2014,2015,2017],
         'Points':[876,789,863,673,741,812,756,788,694,701,804,690]}
df = pd.DataFrame(ipl_data)

print (df)

得到以下结果:

Points  Rank    Team  Year
0      876     1  Riders  2014
1      789     2  Riders  2015
2      863     2  Devils  2014
3      673     3  Devils  2015
4      741     3   Kings  2014
5      812     4   kings  2015
6      756     1   Kings  2016
7      788     1   Kings  2017
8      694     2  Riders  2016
9      701     4  Royals  2014
10     804     1  Royals  2015
11     690     2  Riders  2017

将数据拆分成组

import pandas as pd
ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'Devils', 'Kings',
         'kings', 'Kings', 'Kings', 'Riders', 'Royals', 'Royals', 'Riders'],
         'Rank': [1, 2, 2, 3, 3,4 ,1 ,1,2 , 4,1,2],
         'Year': [2014,2015,2014,2015,2014,2015,2016,2017,2016,2014,2015,2017],           'Points':[876,789,863,673,741,812,756,788,694,701,804,690]}
df = pd.DataFrame(ipl_data)

print (df.groupby('Team').groups)
# 按多组分类
df.groupby(['Team','Year']).groups

返回结果：

{
'Devils': Int64Index([2, 3], dtype='int64'), 
'Kings': Int64Index([4, 6, 7], dtype='int64'), 
'Riders': Int64Index([0, 1, 8, 11], dtype='int64'), 
'Royals': Int64Index([9, 10], dtype='int64'), 
'kings': Int64Index([5], dtype='int64')
}

遍历迭代分组

grouped = df.groupby('Year')
for name,group in grouped:
    print (name)
    print (group)

2014
   Points  Rank    Team  Year
0     876     1  Riders  2014
2     863     2  Devils  2014
4     741     3   Kings  2014
9     701     4  Royals  2014
2015
    Points  Rank    Team  Year
1      789     2  Riders  2015
3      673     3  Devils  2015
5      812     4   kings  2015
10     804     1  Royals  2015
2016
   Points  Rank    Team  Year
6     756     1   Kings  2016
8     694     2  Riders  2016
2017
    Points  Rank    Team  Year
7      788     1   Kings  2017
11     690     2  Riders  2017

选择一个分组使用get_group()方法，可以选择一个组:

grouped.get_group(2014)

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