Python groupby函数图文详解

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一、分组原理

核心:

1、不论分组键是数组、列表、字典、Series、函数,只要其与待分组变量的轴长度一致都可以传入groupby进行分组。

2、默认axis=0按行分组,可指定axis=1对列分组。

groupby()语法格式

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

groupby原理

groupby就是按XX分组,比如将一个数据集按A进行分组,效果如下

使用groupby实现功能

import numpy as np
import pandas as pd
 
data = pd.DataFrame({
    'name': ['Tom', 'Kaggle', 'Litter', 'Sam', 'Sam', 'Sam'],
    'race': ['B', 'C', 'D', 'E', 'B', 'C'],
    'age': [37.0, 61.0, 56.0, 87.0, 58.0, 34.0],
    'signs_of_mental_illness': [True, True, False, False, False, False]
})
 
data.groupby('race')

 返回结果如上  得到一个叫DataFrameGroupBy的东西,pandas不能直接显示出来 可以调用list显示出来

groupby()的配合函数 函数 适用场景备注.mean()均值.count()计数.min()最小值.mean().unstack()求均值,聚合表的层次索引不堆叠.size()计算分组大小GroupBy的size方法,将返回一个含有分组大小的Series.apply().agg()

这里演示.mean()和.count()

# mean()
data.groupby('name')['age'].mean()
# count()
data.groupby('name')['age'].count()
data.groupby('age').count()

 也可以根据单键多列进行聚合

# 单键多列聚合
data.groupby('name')[['race','age',]].count()

 .agg操作 可以取多个函数进行选择 有时候我们既需要平均值,有需要计数(也可是取一个)

agg为列表

print(data.groupby('name')['age'].agg(['mean']))
 
print(data.groupby('name')['age'].agg(['mean','count']))

也可以传入字典,对组内不同列采取不同的操作

print(data.groupby('race').agg({'age': np.median, 'signs_of_mental_illness': np.mean}))

.apply()

可以使用我们自己所创建的函数

print('apply之前')
grouped = data.groupby('name')
for name, group in grouped:
    print(name)
    print(group)
print('\n')
print('apply之后')
print(data.groupby('name').apply(lambda x: x.head(2)))

 简单操作基本介绍完成

有时候需要将聚合的另一列放到一起 并且取消键的重复值 这个时候可以这样做

上面是构建的数据,需要对订购时间进行处理,这里我们是将月份+天数/30,然后对ID列进行去重,并将后面Time列计算的结果放到一起

import numpy as np
import pandas as pd
 
 
data = pd.read_excel('订购时间预测2.xlsx')
def cut_m_d(x):
	return round(x.month + x.day / 30, 2)
 
data['m_d'] = data['Time'].apply(cut_m_d)
grouped = data.groupby('ID')
# 这一步是去重(ID),不去重会出现错误
result = grouped['m_d'].unique()
result2 = result.reset_index()
print(result2)

总结

到此这篇关于Python groupby函数详解的文章就介绍到这了,更多相关groupby函数详解内容请搜索米米素材网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持米米素材网!