转自 ： https://blog.csdn.net/Leonis_v/article/details/51832916

pandas提供了一个灵活高效的groupby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。根据一个或多个键（可以是函数、数组或DataFrame列名）拆分pandas对象。计算分组摘要统计，如计数、平均值、标准差，或用户自定义函数。对DataFrame的列应用各种各样的函数。应用组内转换或其他运算，如规格化、线性回归、排名或选取子集等。计算透视表或交叉表。执行分位数分析以及其他分组分析。

1、首先来看看下面这个非常简单的表格型数据集（以DataFrame的形式）：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'key1':['a', 'a', 'b', 'b', 'a'],
...     'key2':['one', 'two', 'one', 'two', 'one'],
...     'data1':np.random.randn(5),
...     'data2':np.random.randn(5)})
>>> df
      data1     data2 key1 key2
0 -0.410673  0.519378    a  one
1 -2.120793  0.199074    a  two
2  0.642216 -0.143671    b  one
3  0.975133 -0.592994    b  two
4 -1.017495 -0.530459    a  one

假设你想要按key1进行分组，并计算data1列的平均值，我们可以访问data1，并根据key1调用groupby：

1
2
3
>>> grouped = df['data1'].groupby(df['key1'])
>>> grouped
<pandas.core.groupby.SeriesGroupBy object at 0x04120D70>

变量grouped是一个GroupBy对象，它实际上还没有进行任何计算，只是含有一些有关分组键df['key1']的中间数据而已，然后我们可以调用GroupBy的mean方法来计算分组平均值：

1
2
3
4
5
>>> grouped.mean()
key1
a      -1.182987
b       0.808674
dtype: float64

说明：数据（Series）根据分组键进行了聚合，产生了一个新的Series，其索引为key1列中的唯一值。之所以结果中索引的名称为key1，是因为原始DataFrame的列df['key1']就叫这个名字。

2、如果我们一次传入多个数组，就会得到不同的结果：

1
2
3
4
5
6
7
8
>>> means = df['data1'].groupby([df['key1'], df['key2']]).mean()
>>> means
key1  key2
a     one    -0.714084
      two    -2.120793
b     one     0.642216
      two     0.975133
dtype: float64

通过两个键对数据进行了分组，得到的Series具有一个层次化索引（由唯一的键对组成）：

1
2
3
4
5
>>> means.unstack()
key2       one       two
key1                   
a    -0.714084 -2.120793
b     0.642216  0.975133

在上面这些示例中，分组键均为Series。实际上，分组键可以是任何长度适当的数组：

1
2
3
4
5
6
7
8
>>> states = np.array(['Ohio', 'California', 'California', 'Ohio', 'Ohio'])
>>> years = np.array([2005, 2005, 2006, 2005, 2006])
>>> df['data1'].groupby([states, years]).mean()
California  2005   -2.120793
            2006    0.642216
Ohio        2005    0.282230
            2006   -1.017495
dtype: float64

3、此外，你还可以将列名（可以是字符串、数字或其他Python对象）用作分组将：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
>>> df.groupby('key1').mean()
         data1     data2
key1                   
a    -1.182987  0.062665
b     0.808674 -0.368333
>>> df.groupby(['key1', 'key2']).mean()
              data1     data2
key1 key2                   
a    one  -0.714084 -0.005540
     two  -2.120793  0.199074
b    one   0.642216 -0.143671
     two   0.975133 -0.592994

说明：在执行df.groupby('key1').mean()时，结果中没有key2列。这是因为df['key2']不是数值数据，所以被从结果中排除了。默认情况下，所有数值列都会被聚合，虽然有时可能会被过滤为一个子集。

无论你准备拿groupby做什么，都有可能会用到GroupBy的size方法，它可以返回一个含有分组大小的Series：

1
2
3
4
5
6
7
>>> df.groupby(['key1', 'key2']).size()
key1  key2
a     one     2
      two     1
b     one     1
      two     1
dtype: int64

注意：分组键中的任何缺失值都会被排除在结果之外。

4、对分组进行迭代

GroupBy对象支持迭代，可以产生一组二元元组（由分组名和数据块组成）。看看下面这个简单的数据集：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
>>> for name, group in df.groupby('key1'):
...     print(name)
...     print(group)
...
a
      data1     data2 key1 key2
0 -0.410673  0.519378    a  one
1 -2.120793  0.199074    a  two
4 -1.017495 -0.530459    a  one
b
      data1     data2 key1 key2
2  0.642216 -0.143671    b  one
3  0.975133 -0.592994    b  two

对于多重键的情况，元组的第一个元素将会是由键值组成的元组：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
>>> for (k1, k2), group in df.groupby(['key1', 'key2']):
...     print k1, k2
...     print group
...
a one
      data1     data2 key1 key2
0 -0.410673  0.519378    a  one
4 -1.017495 -0.530459    a  one
a two
      data1     data2 key1 key2
1 -2.120793  0.199074    a  two
b one
      data1     data2 key1 key2
2  0.642216 -0.143671    b  one
b two
      data1     data2 key1 key2
3  0.975133 -0.592994    b  two

当然，你可以对这些数据片段做任何操作。有一个你可能会觉得有用的运算：将这些数据片段做成一个字典：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
>>> pieces = dict(list(df.groupby('key1')))
>>> pieces['b']
      data1     data2 key1 key2
2  0.642216 -0.143671    b  one
3  0.975133 -0.592994    b  two
>>> df.groupby('key1')
<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x0413AE30>
>>> list(df.groupby('key1'))
[('a',       data1     data2 key1 key2
0 -0.410673  0.519378    a  one
1 -2.120793  0.199074    a  two
4 -1.017495 -0.530459    a  one), ('b',       data1     data2 key1 key2
2  0.642216 -0.143671    b  one
3  0.975133 -0.592994    b  two)]

groupby默认是在axis=0上进行分组的，通过设置也可以在其他任何轴上进行分组。那上面例子中的df来说，我们可以根据dtype对列进行分组：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
>>> df.dtypes
data1    float64
data2    float64
key1      object
key2      object
dtype: object
>>> grouped = df.groupby(df.dtypes, axis=1)
>>> dict(list(grouped))
{dtype('O'):   key1 key2
0    a  one
1    a  two
2    b  one
3    b  two
4    a  one, dtype('float64'):       data1     data2
0 -0.410673  0.519378
1 -2.120793  0.199074
2  0.642216 -0.143671
3  0.975133 -0.592994
4 -1.017495 -0.530459}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
>>> grouped
<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x041288F0>
>>> list(grouped)
[(dtype('float64'),       data1     data2
0 -0.410673  0.519378
1 -2.120793  0.199074
2  0.642216 -0.143671
3  0.975133 -0.592994
4 -1.017495 -0.530459), (dtype('O'),   key1 key2
0    a  one
1    a  two
2    b  one
3    b  two
4    a  one)]

5、选取一个或一组列

对于由DataFrame产生的GroupBy对象，如果用一个（单个字符串）或一组（字符串数组）列名对其进行索引，就能实现选取部分列进行聚合的目的，即：

1
2
3
4
5
6
>>> df.groupby('key1')['data1']
<pandas.core.groupby.SeriesGroupBy object at 0x06615FD0>
>>> df.groupby('key1')['data2']
<pandas.core.groupby.SeriesGroupBy object at 0x06615CB0>
>>> df.groupby('key1')[['data2']]
<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x06615F10>

和以下代码是等效的：

1
2
3
4
5
6
>>> df['data1'].groupby([df['key1']])
<pandas.core.groupby.SeriesGroupBy object at 0x06615FD0>
>>> df[['data2']].groupby([df['key1']])
<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x06615F10>
>>> df['data2'].groupby([df['key1']])
<pandas.core.groupby.SeriesGroupBy object at 0x06615E30>

尤其对于大数据集，很可能只需要对部分列进行聚合。例如，在前面那个数据集中，如果只需计算data2列的平均值并以DataFrame形式得到结果，代码如下：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
>>> df.groupby(['key1', 'key2'])[['data2']].mean()
              data2
key1 key2         
a    one  -0.005540
     two   0.199074
b    one  -0.143671
     two  -0.592994
>>> df.groupby(['key1', 'key2'])['data2'].mean()
key1  key2
a     one    -0.005540
      two     0.199074
b     one    -0.143671
      two    -0.592994
Name: data2, dtype: float64

这种索引操作所返回的对象是一个已分组的DataFrame（如果传入的是列表或数组）或已分组的Series（如果传入的是标量形式的单个列明）：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
>>> s_grouped = df.groupby(['key1', 'key2'])['data2']
>>> s_grouped
<pandas.core.groupby.SeriesGroupBy object at 0x06615B10>
>>> s_grouped.mean()
key1  key2
a     one    -0.005540
      two     0.199074
b     one    -0.143671
      two    -0.592994
Name: data2, dtype: float64

6、通过字典或Series进行分组

除数组以外，分组信息还可以其他形式存在，来看一个DataFrame示例：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
>>> people = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 5),
...     columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
...     index=['Joe', 'Steve', 'Wes', 'Jim', 'Travis']
... )
>>> people
               a         b         c         d         e
Joe     0.306336 -0.139431  0.210028 -1.489001 -0.172998
Steve   0.998335  0.494229  0.337624 -1.222726 -0.402655
Wes     1.415329  0.450839 -1.052199  0.731721  0.317225
Jim     0.550551  3.201369  0.669713  0.725751  0.577687
Travis -2.013278 -2.010304  0.117713 -0.545000 -1.228323
>>> people.ix[2:3, ['b', 'c']] = np.nan

假设已知列的分组关系，并希望根据分组计算列的总计：

1
2
3
4
5
6
>>> mapping = {'a':'red', 'b':'red', 'c':'blue',
...     'd':'blue', 'e':'red', 'f':'orange'}
>>> mapping
{'a': 'red', 'c': 'blue', 'b': 'red', 'e': 'red', 'd': 'blue', 'f': 'orange'}
>>> type(mapping)
<type 'dict'>

现在，只需将这个字典传给groupby即可：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
>>> by_column = people.groupby(mapping, axis=1)
>>> by_column
<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x066150F0>
>>> by_column.sum()
            blue       red
Joe    -1.278973 -0.006092
Steve  -0.885102  1.089908
Wes     0.731721  1.732554
Jim     1.395465  4.329606
Travis -0.427287 -5.251905

Series也有同样的功能，它可以被看做一个固定大小的映射。对于上面那个例子，如果用Series作为分组键，则pandas会检查Series以确保其索引跟分组轴是对齐的：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
>>> map_series = pd.Series(mapping)
>>> map_series
a       red
b       red
c      blue
d      blue
e       red
f    orange
dtype: object
>>> people.groupby(map_series, axis=1).count()
        blue  red
Joe        2    3
Steve      2    3
Wes        1    2
Jim        2    3
Travis     2    3

7、通过函数进行分组

相较于字典或Series，Python函数在定义分组映射关系时可以更有创意且更为抽象。任何被当做分组键的函数都会在各个索引值上被调用一次，其返回值就会被用作分组名称。

具体点说，以DataFrame为例，其索引值为人的名字。假设你希望根据人名的长度进行分组，虽然可以求取一个字符串长度数组，但其实仅仅传入len函数即可：

1
2
3
4
5
>> people.groupby(len).sum()
          a         b         c         d         e
3  2.272216  3.061938  0.879741 -0.031529  0.721914
5  0.998335  0.494229  0.337624 -1.222726 -0.402655
6 -2.013278 -2.010304  0.117713 -0.545000 -1.228323

将函数跟数组、列表、字典、Series混合使用也不是问题，因为任何东西最终都会被转换为数组：

1
2
3
4
5
6
7
>>> key_list = ['one', 'one', 'one', 'two', 'two']
>>> people.groupby([len, key_list]).min()
              a         b         c         d         e
3 one  0.306336 -0.139431  0.210028 -1.489001 -0.172998
  two  0.550551  3.201369  0.669713  0.725751  0.577687
5 one  0.998335  0.494229  0.337624 -1.222726 -0.402655
6 two -2.013278 -2.010304  0.117713 -0.545000 -1.228323

8、根据索引级别分组

层次化索引数据集最方便的地方在于它能够根据索引级别进行聚合。要实现该目的，通过level关键字传入级别编号或名称即可：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
>>> columns = pd.MultiIndex.from_arrays([['US', 'US', 'US', 'JP', 'JP'],
...     [1, 3, 5, 1, 3]], names=['cty', 'tenor'])
>>> columns
MultiIndex
[US  1,     3,     5, JP  1,     3]
>>> hier_df = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 5), columns=columns)
>>> hier_df
cty          US                            JP         
tenor         1         3         5         1         3
0     -0.166600  0.248159 -0.082408 -0.710841 -0.097131
1     -1.762270  0.687458  1.235950 -1.407513  1.304055
2      1.089944  0.258175 -0.749688 -0.851948  1.687768
3     -0.378311 -0.078268  0.247147 -0.018829  0.744540
>>> hier_df.groupby(level='cty', axis=1).count()
cty  JP  US
0     2   3
1     2   3
2     2   3
3     2   3

python pandas groupby的更多相关文章

  1. 看到篇博文，用python pandas改写了下

    看到篇博文,https://blog.csdn.net/young2415/article/details/82795688 需求是需要统计部门礼品数量,自己简单绘制了个表格,如下: 大意是,每个部门 ...

  2. Python pandas快速入门

    Python pandas快速入门2017年03月14日 17:17:52 青盏 阅读数:14292 标签: python numpy 数据分析 更多 个人分类: machine learning 来 ...

  3. Python pandas & numpy 笔记

    记性不好,多记录些常用的东西,真·持续更新中::先列出一些常用的网址: 参考了的 莫烦python pandas DOC numpy DOC matplotlib 常用 习惯上我们如此导入: impo ...

  4. python pandas库——pivot使用心得

    python pandas库——pivot使用心得 2017年12月14日 17:07:06 阅读数:364 最近在做基于python的数据分析工作,引用第三方数据分析库——pandas(versio ...

  5. python中groupby函数详解（非常容易懂）

    一.groupby 能做什么? python中groupby函数主要的作用是进行数据的分组以及分组后地组内运算! 对于数据的分组和分组运算主要是指groupby函数的应用,具体函数的规则如下: df[ ...

  6. python & pandas链接mysql数据库

    Python&pandas与mysql连接 1.python 与mysql 连接及操作,直接上代码,简单直接高效: import MySQLdb try: conn = MySQLdb.con ...

  7. Python pandas ERROR 2006 (HY000): MySQL server has gone away

    之前在做python pandas大数据分析的时候,在将分析后的数据存入mysql的时候报ERROR 2006 (HY000): MySQL server has gone away 原因分析:在对百 ...

  8. Python+Pandas 读取Oracle数据库

    Python+Pandas 读取Oracle数据库 import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine import cx_Oracle ...

  9. python. pandas(series,dataframe,index) method test

    python. pandas(series,dataframe,index,reindex,csv file read and write) method test import pandas as ...

随机推荐

  1. UltraEdit字体设置（fontlink大法）

    在网上游荡很久,查阅诸多资料,终于为UltraEdit选定了一套我喜欢的字体方案.这套字体方案是:英文字体使用Consolas,中文字体使用微软雅黑. 虽然说起来好像很清楚,但是因为在UltraEdi ...

  2. 【jQuery】remove()和empty()的使用

    在项目需求中 ,会涉及,为select下拉框中重新填充或追加新的下拉项. 这样的话 之前的下拉项就需要清除掉. 有了这个需求,就需要我们注意到remove()和empty()的区别在哪里: empty ...

  3. infor系统日常问题解决笔记

    1.问题:结算单核准时候显示订单XXX的状态为已修改. 解决方法:在采购订单状态栏重新核准订单,采购订单状态不影响发票核准,结算后不允许再新增采购订单行,否则仍然会提示采购订单状态为已修改,且无法进行 ...

  4. Java Collection 简介

    转自:http://skyuck.iteye.com/blog/526358 在 Java2中,有一套设计优良的接口和类组成了Java集合框架Collection,使程序员操作成批的数据或对象元素极为 ...

  5. [Android UI] listview 自定义style

    <style name="comm_listview_style"> <item name="android:cacheColorHint"& ...

  6. COGS 08-备用交换机 题解——S.B.S.

    8. 备用交换机 ★★   输入文件:gd.in   输出文件:gd.out   简单对比时间限制:1 s   内存限制:128 MB [问题描述] n个城市之间有通讯网络,每个城市都有通讯交换机,直 ...

  7. OpenGL: 你不知道的左右手坐标系

    左右手坐标系 众所周知,OpenGL使用的是右手坐标系,而Direct3D使用的是左手坐标系. 除了上面Z轴的方向不一样外,左右手坐标系的还有其他区别: 正向旋转方向:在左手系中用Left-Hand ...

  8. 通过nc构造telnet后门

    nc被称为网络中的“瑞士军刀”,其功能强大,如果在肉鸡上运行“nc.exe –p port –L –d –e cmd.exe”命令就可以构建一个telnet后门,即使关闭了nc.exe程序运行窗口,该 ...

  9. Mysql触发器、模糊查找、存储过程、内置函数

    原本觉得Mysql的一些知识还是差不多了,但是在实际上在项目上用的时候,发现什么都忘记了.现在重新回顾一下,顺便做个笔记. 触发器                                    ...

  10. Java最大的优势真的在于跨平台吗？

    下面讨论仅仅针对PC端和移动端. 曾经是,但如今已经不是了. 有跨平台需求的仅仅是client应用.而不是服务端.比如桌面应用,你的客户可能是Windows用户.也可能是Linux用户,这时候假设不想 ...