高级处理-分组与聚合
分组与聚合通常是分析数据的一种方式,通常与一些统计函数一起使用,查看数据的分组情况
想一想其实刚才的交叉表与透视表也有分组的功能,所以算是分组的一种形式,只不过他们主要是计算次数或者计算比例!!看其中的效果
1 什么分组与聚合
2 分组API
- DataFrame.groupby(key, as_index=False)
- key:分组的列数据,可以多个
- 案例:不同颜色的不同笔的价格数据
col =pd.DataFrame({'color': ['white','red','green','red','green'], 'object': ['pen','pencil','pencil','ashtray','pen'],'price1':[5.56,4.20,1.30,0.56,2.75],'price2':[4.75,4.12,1.60,0.75,3.15]}) color object price1 price2 0 white pen 5.56 4.75 1 red pencil 4.20 4.12 2 green pencil 1.30 1.60 3 red ashtray 0.56 0.75 4 green pen 2.75 3.15
- 进行分组,对颜色分组,price进行聚合
# 分组,求平均值 col.groupby(['color'])['price1'].mean() col['price1'].groupby(col['color']).mean() color green 2.025 red 2.380 white 5.560 Name: price1, dtype: float64 # 分组,数据的结构不变 col.groupby(['color'], as_index=False)['price1'].mean() color price1 0 green 2.025 1 red 2.380 2 white 5.560
3 星巴克零售店铺数据
现在我们有一组关于全球星巴克店铺的统计数据,如果我想知道美国的星巴克数量和中国的哪个多,或者我想知道中国每个省份星巴克的数量的情况,那么应该怎么办?
3.1 数据获取
从文件中读取星巴克店铺数据
# 导入星巴克店的数据 starbucks = pd.read_csv("./data/starbucks/directory.csv")
3.2 进行分组聚合
# 按照国家分组,求出每个国家的星巴克零售店数量 count = starbucks.groupby(['Country']).count()
画图显示结果
count['Brand'].plot(kind='bar', figsize=(20, 8)) plt.show()
假设我们加入省市一起进行分组
# 设置多个索引,set_index() starbucks.groupby(['Country', 'State/Province']).count()