pandas分组统计-groupby详解
pandas分组统计-groupby详解
数据分组
分组统计 - groupby功能
① 根据某些条件将数据拆分成组
② 对每个组独立应用函数
③ 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)
注：因为输出结果冗长，请读者自行赋值粘贴到jupyter（推荐）中运行。欢迎评论交流
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，没有进行计算
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("-----------------")
print(a,type(a),'\n',a.columns)
print()
print(b,type(b),'\n',b.columns)
print()
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<br><br>#按A列分组求出A，B列的个数grouped = df.groupby(["A"])<br>n = grouped.agg({"A": ["count", pd.Series.unique], "B": pd.Series.nunique})<br>print(n)
A B C D
0 foo one -1.933969 0.238314
1 bar one 0.536373 1.236740
2 foo two 1.616592 0.892705
3 bar three -0.756126 0.314298
4 foo two -0.714277 1.889881
5 bar two -0.036717 -0.705121
6 foo one 0.476361 -0.626030
7 foo three -0.614447 -0.267740
-------
~~~~~~~
========
C D
A
bar -0.085490 0.281972
foo -0.233948 0.425426 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index(['C', 'D'], dtype='object')
C D
A B
bar one 0.536373 1.236740
three -0.756126 0.314298
two -0.036717 -0.705121
foo one -0.728804 -0.193858
three -0.614447 -0.267740
two 0.451158 1.391293 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index(['C', 'D'], dtype='object')
A
bar 0.281972
foo 0.425426
Name: D, dtype: float64 <class 'pandas.core.series.Series'>
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('-----')
X Y
0 A 1
1 B 4
2 A 3
3 B 2
<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x00000278C6F69910> <class 'pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy'>
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
A
X Y
0 A 1
2 A 3
####
B
X Y
1 B 4
3 B 2
####
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)})
print(df)
print()
print(df.groupby(['A','B']))
print()
grouped = df.groupby(['A','B']).groups
print(grouped)
print()
print(grouped[('foo', 'three')])
# 按照两个列进行分组
其他轴上的分组
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'data1':np.random.rand(2),
'data2':np.random.rand(2),
'key1':['a','b'],
'key2':['one','two']})
print(df)
print(df.dtypes)
print("-------------")
print(df.groupby(df.dtypes, axis=1))
print('-----')
print(list(df.groupby(df.dtypes, axis=1)))
print()
for n,p in df.groupby(df.dtypes, axis=1):
print(n)
print()
print(p)
print('##')
# 按照值类型分列
通过字典或者Series分组
df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),
columns = ['a','b','c','d'])
print(df)
print('-----')
mapping = {'a':'one','b':'one','c':'two','d':'two','e':'three'}
by_column = df.groupby(mapping, axis = 1)
print(by_column.sum())
print('-----')
# mapping中，a、b列对应的为one，c、d列对应的为two，以字典来分组
s = pd.Series(mapping)
print(s,'\n')
print(s.groupby(s).count())
# s中，index中a、b对应的为one，c、d对应的为two，以Series来分组
通过函数分组
df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),
columns = ['a','b','c','d'],
index = ['abc','bcd','aa','b'])
print(df,'\n')
print(df.groupby(len).sum())
# 按照字母长度分组
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
下面是一个测试题，大家可以尝试一下
按要求创建Dataframe df（如下图），并通过分组得到以下结果
① 以A分组，求出C,D的分组平均值
② 以A,B分组，求出D,E的分组求和
③ 以A分组，得到所有分组，以字典显示
④ 按照数值类型分组，求和
⑤ 将C,D作为一组分出来，并计算求和
⑥ 以B分组，求出每组的均值，求和，最大值，最小值
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({"A":["one","two","three","one","two","three","one","two"],
"B":(list("hhhh") + list("ffff")),
"C":range(10,26,2),
"D":np.random.randn(8),
"E":np.random.rand(8)
})
print(df)
print("----------以A分组，求出CD的分组平均值-------------")
print(df.groupby(["A"], axis = 0)["C","D"])
df1 = df.groupby(["A"], axis = 0)["C","D"].mean() # 先聚合
print(df1)
print("-----------以AB分组，求DE的分组和--------")
df2 = df.groupby(["A", "B"], axis = 0)["D","E"].sum() # 先聚合
print(df2)
print("-----------以A分组，得到所有分组的字典--------")
df2 = df.groupby(["A"], axis = 0)
print(df2.groups)
print("按照数值类型分组，求和")
df3 = df.groupby(df.dtypes, axis = 1).sum()
print(df3)
print("----------将CD作为一组分出来，并计算求和-----------")
mapping = {"C":"one", "D":"one"}
print(df.groupby(mapping, axis = 1).sum())
print("------------以B分组，求每一组的均值、和、最大值、最小值-----------------------------------------------------")
print(df.groupby(["B"]).agg([np.mean, np.sum, np.max, np.min]))
