Pandas分组（GroupBy）
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
下面来看看创建一个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)
执行上面示例代码，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
Pandas对象可以分成任何对象。有多种方式来拆分对象，如 -
- obj.groupby(‘key’)
- obj.groupby([‘key1’,’key2’])
- obj.groupby(key,axis=1)
现在来看看如何将分组对象应用于DataFrame对象
示例
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'))
执行上面示例代码，得到以下结果 -
<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x00000245D60AD518>
查看分组
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)
执行上面示例代码，得到以下结果 -
{
'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')
}
示例
按多列分组 -
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','Year']).groups)
执行上面示例代码，得到以下结果 -
{
('Devils', 2014): Int64Index([2], dtype='int64'),
('Devils', 2015): Int64Index([3], dtype='int64'),
('Kings', 2014): Int64Index([4], dtype='int64'),
('Kings', 2016): Int64Index([6], dtype='int64'),
('Kings', 2017): Int64Index([7], dtype='int64'),
('Riders', 2014): Int64Index([0], dtype='int64'),
('Riders', 2015): Int64Index([1], dtype='int64'),
('Riders', 2016): Int64Index([8], dtype='int64'),
('Riders', 2017): Int64Index([11], dtype='int64'),
('Royals', 2014): Int64Index([9], dtype='int64'),
('Royals', 2015): Int64Index([10], dtype='int64'),
('kings', 2015): Int64Index([5], dtype='int64')
}
迭代遍历分组
使用groupby对象，可以遍历类似itertools.obj的对象。
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)
grouped = df.groupby('Year')
for name,group in grouped:
print (name)
print (group)
执行上面示例代码，得到以下结果 -
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
默认情况下，groupby对象具有与分组名相同的标签名称。
选择一个分组
使用get_group()方法，可以选择一个组。参考以下示例代码 -
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)
grouped = df.groupby('Year')
print (grouped.get_group(2014))
执行上面示例代码，得到以下结果 -
Points Rank Team Year
0 876 1 Riders 2014
2 863 2 Devils 2014
4 741 3 Kings 2014
9 701 4 Royals 2014
聚合
聚合函数为每个组返回单个聚合值。当创建了分组(group by)对象，就可以对分组数据执行多个聚合操作。
一个比较常用的是通过聚合或等效的agg方法聚合 -
import pandas as pd
import numpy as np
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)
grouped = df.groupby('Year')
print (grouped['Points'].agg(np.mean))
执行上面示例代码，得到以下结果 -
Year
2014 795.25
2015 769.50
2016 725.00
2017 739.00
Name: Points, dtype: float64
另一种查看每个分组的大小的方法是应用size()函数 -
import pandas as pd
import numpy as np
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)
grouped = df.groupby('Team')
print (grouped.agg(np.size))
执行上面示例代码，得到以下结果 -
Team
Devils 2 2 2
Kings 3 3 3
Riders 4 4 4
Royals 2 2 2
kings 1 1 1
一次应用多个聚合函数
通过分组系列，还可以传递函数的列表或字典来进行聚合，并生成DataFrame作为输出 -
import pandas as pd
import numpy as np
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)
grouped = df.groupby('Team')
agg = grouped['Points'].agg([np.sum, np.mean, np.std])
print (agg)
执行上面示例代码，得到以下结果 -
sum mean std
Team
Devils 1536 768.000000 134.350288
Kings 2285 761.666667 24.006943
Riders 3049 762.250000 88.567771
Royals 1505 752.500000 72.831998
kings 812 812.000000 NaN
转换
分组或列上的转换返回索引大小与被分组的索引相同的对象。因此，转换应该返回与组块大小相同的结果。
import pandas as pd
import numpy as np
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)
grouped = df.groupby('Team')
score = lambda x: (x - x.mean()) / x.std()*10
print (grouped.transform(score))
执行上面示例代码，得到以下结果 -
Points Rank Year
0 12.843272 -15.000000 -11.618950
1 3.020286 5.000000 -3.872983
2 7.071068 -7.071068 -7.071068
3 -7.071068 7.071068 7.071068
4 -8.608621 11.547005 -10.910895
5 NaN NaN NaN
6 -2.360428 -5.773503 2.182179
7 10.969049 -5.773503 8.728716
8 -7.705963 5.000000 3.872983
9 -7.071068 7.071068 -7.071068
10 7.071068 -7.071068 7.071068
11 -8.157595 5.000000 11.618950
过滤
过滤根据定义的标准过滤数据并返回数据的子集。filter()函数用于过滤数据。
import pandas as pd
import numpy as np
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)
filter = df.groupby('Team').filter(lambda x: len(x) >= 3)
print (filter)
执行上面示例代码，得到以下结果 -
Points Rank Team Year
0 876 1 Riders 2014
1 789 2 Riders 2015
4 741 3 Kings 2014
6 756 1 Kings 2016
7 788 1 Kings 2017
8 694 2 Riders 2016
11 690 2 Riders 2017
在上述过滤条件下，要求返回三次以上参加IPL的队伍。
Pandas分组（GroupBy）的更多相关文章
- pandas获取groupby分组里最大值所在的行,获取第一个等操作
pandas获取groupby分组里最大值所在的行 10/May 2016 python pandas pandas获取groupby分组里最大值所在的行 如下面这个DataFrame,按照Mt分组, ...
- Pandas分组统计函数：groupby、pivot_table及crosstab
利用python的pandas库进行数据分组分析十分便捷,其中应用最多的方法包括:groupby.pivot_table及crosstab,以下分别进行介绍. 0.样例数据 df = DataFram ...
- Pandas分组运算（groupby）修炼
Pandas分组运算(groupby)修炼 Pandas的groupby()功能很强大,用好了可以方便的解决很多问题,在数据处理以及日常工作中经常能施展拳脚. 今天,我们一起来领略下groupby() ...
- pandas之groupby分组与pivot_table透视表
zhuanzi: https://blog.csdn.net/qq_33689414/article/details/78973267 pandas之groupby分组与pivot_table透视表 ...
- pandas分组统计：groupby，melt，pivot_table，crosstab的用法
groupby: 分组 melt: 宽表转长表 pivot_table: 长表转宽表,数据透视表 crosstab: 交叉表 / 列联表,主要用于分组频数统计 import numpy as np i ...
- pandas分组运算（groupby）
1. groupby() import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1, 1, 2], [1, 2, 3], [2, 3, 4]], columns=[" ...
- pandas之groupby分组与pivot_table透视
一.groupby 类似excel的数据透视表,一般是按照行进行分组,使用方法如下. df.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, so ...
- Pandas之groupby分组
释义 groupby用来分组,调用groupby 之后返回pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy,其实就是由一个个格式为(key, 分组后的dataf ...
- Pandas分组
GroupBy技术 分组运算的过程可以用下面的流程图表示出来 import pandas as pd from pandas import Series import numpy as np df = ...
随机推荐
- 【转】 JS实现HTML标签转义及反转义
原文地址:http://blog.600km.xyz/2015/12/15/js-encode-html-tags/ 简单说一下业务场景,前台用户通过input输入内容,在离开焦点时,将内容在div中 ...
- 移动端：判断是否微信端、判断手机操作系统（ios或android）
http://caibaojian.com/browser-ios-or-android.htmlfunction is_weixin() { var ua = window.navigator.us ...
- 解决scrapy fetch http://www.csdn.net ModuleNotFoundError No module named 'win32api'和ImportError DLL load failed找不到指定的模块
1.解决scrapy fetch http://www.csdn.netModuleNotFoundError No module named 'win32api' Python是没有自带访问wind ...
- Java 面向对象之 static 关键字
static 特点 static 是一个修饰符, 用于修饰成员 static 修饰的成员被所有的对象所共享 static 优先于对象存在, 因为 static 的成员随着类的加载就已经存在了 stat ...
- Pandas 通过追加方式合并多个csv
常用合并 通常用pandas进行数据拼接.合并的方法有: pandas.merge() pandas.concat() pandas.append() 还有一种方式就是通过 pd.to_csv() 中 ...
- Unity3d 面向对象设计思想（六）（Unity3d网络异步数据）
在MonoBehavior类中有一个方法是StartCoroutine.里面要求的是一个接口为IEnumerator协同的返回值, 在Unity3d中,协同的作用是马上返回结果的.而不影响其它程序的运 ...
- myeclipse如何删除自带Javaee里面jar包
myeclipse是我们在使用Java开发时的一款不错的集成开发环境软件,一般在开发web项目的时候,都要引入相关的jar包,javaee包就是其中一个,有时候其里面的jar包可能与我们需要的不匹配, ...
- likely(x)与unlikely(x) __builtin_expect
本文讲的likely()和unlikely()两个宏,在linux内核代码和一些应用中可常见到它们的身影.实质上,这两个宏是关于GCC编译器内置宏__builtin_expect的使用. 顾名思义,l ...
- Python（模块(modue)、包(package)）
''' 一 模块 模块一共三种: python标准库 第三方模块 应用程序自定义模块 模块两种执行方式: 1 用于启动执行 2 用于被调用执行 key:import module: 将执行文件(mod ...
- Delphi 正则表达式语法(6): 贪婪匹配与非贪婪匹配
Delphi 正则表达式语法(6): 贪婪匹配与非贪婪匹配 //贪婪匹配 var reg: TPerlRegEx; begin reg := TPerlRegEx.Create(nil); ...