pandas分组group
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
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2018/5/24 15:03
# @Author : zhang chao
# @File : s.py
import numpy as np
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)
print("=======================================")
print (df.groupby('Team'))
print("=======================================")
print (df.groupby('Team').groups)
print("=======================================")
print (df.groupby(['Team','Year']).groups)
#迭代遍历分组
print("迭代遍历分组:")
print("=======================================")
grouped = df.groupby('Year')
for name,group in grouped:
print (name)
print (group)
#使用get_group()方法,可以选择一个组
print("使用get_group()方法,可以选择一个组:")
print("=======================================")
grouped = df.groupby('Year')
print (grouped.get_group(2014))
print("=======================================")
grouped = df.groupby('Year')
print (grouped['Points'].agg(np.mean))
#另一种查看每个分组的大小的方法是应用size()函数
print("另一种查看每个分组的大小的方法是应用size()函数:")
print("=======================================")
grouped = df.groupby('Team')
print (grouped.agg(np.size))
#通过分组系列,还可以传递函数的列表或字典来进行聚合
print("通过分组系列,还可以传递函数的列表或字典来进行聚合:")
print("=======================================")
grouped = df.groupby('Team')
agg = grouped['Points'].agg([np.sum, np.mean, np.std])
print (agg)
#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。
print("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。:")
print("=======================================")
grouped = df.groupby('Team')
score = lambda x: (x - x.mean()) / x.std()*10
print (grouped.transform(score))
#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
print("=======================================")
print("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:")
df = pd.DataFrame(ipl_data)
filter = df.groupby('Team').filter(lambda x: len(x) >= 3)
print (filter)
print("=======================================") D:\Download\python3\python3.exe D:/Download/pycharmworkspace/s.py
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
=======================================
<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x000000000D6317B8>
=======================================
{'Kings': Int64Index([4, 6, 7], dtype='int64'), 'Riders': Int64Index([0, 1, 8, 11], dtype='int64'), 'Devils': Int64Index([2, 3], dtype='int64'), 'Royals': Int64Index([9, 10], dtype='int64'), 'kings': Int64Index([5], dtype='int64')}
=======================================
{('Kings', 2017): Int64Index([7], dtype='int64'), ('Riders', 2015): Int64Index([1], dtype='int64'), ('Kings', 2016): Int64Index([6], dtype='int64'), ('Riders', 2014): Int64Index([0], dtype='int64'), ('Royals', 2015): Int64Index([10], dtype='int64'), ('Royals', 2014): Int64Index([9], dtype='int64'), ('kings', 2015): Int64Index([5], dtype='int64'), ('Kings', 2014): Int64Index([4], dtype='int64'), ('Riders', 2017): Int64Index([11], dtype='int64'), ('Devils', 2014): Int64Index([2], dtype='int64'), ('Riders', 2016): Int64Index([8], dtype='int64'), ('Devils', 2015): Int64Index([3], dtype='int64')}
迭代遍历分组:
=======================================
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
使用get_group()方法,可以选择一个组:
=======================================
Points Rank Team Year
0 876 1 Riders 2014
2 863 2 Devils 2014
4 741 3 Kings 2014
9 701 4 Royals 2014
=======================================
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:
=======================================
Points Rank Year
Team
Devils 2 2 2
Kings 3 3 3
Riders 4 4 4
Royals 2 2 2
kings 1 1 1
通过分组系列,还可以传递函数的列表或字典来进行聚合:
=======================================
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
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。:
=======================================
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:
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
======================================= Process finished with exit code 0
pandas分组group的更多相关文章
- 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 ...
- Oracle 表分组 group by和模糊查询like
分组group by写法 select 字段名 from 表名 group by 字段名 查询这个字段名里的种类分组后可以加聚合函数select 字段名,聚合函数 from 表名 group by 字 ...
- MySQL数据分组Group By 和 Having
现有以下的学生信息表: 若果现在想计算每个班的平均年龄,使用where的操作如下: SELECT Cno AS 班级, AVG(Sage) AS 平均年龄 FROM stu ; 这样的话,有多少个班就 ...
- mysql分组GROUP BY常用sql
数据分组 GROUP BY GROUP BY可以根据一个或多个字段进行分组. 比如,根据prod_id分组: SELECT prod_id ,user_id FROM products GROUP B ...
- 第17课-数据库开发及ado.net 聚合函数,模糊查询like,通配符.空值处理.order by排序.分组group by-having.类型转换-cast,Convert.union all; Select 列 into 新表;字符串函数;日期函数
第17课-数据库开发及ado.net 聚合函数,模糊查询like,通配符.空值处理.order by排序.分组group by-having.类型转换-cast,Convert.union all; ...
- TFS二次开发10——分组(Group)和成员(Member)
TFS SDK 10 ——分组(Group)和成员(Member) 这篇来介绍怎样读取TFS服务器上的用户信息 首先TFS默认有如下分组(Group): SharePoint Web Applicat ...
- 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() ...
- 【SQL】分组数据,过滤分组-group by , having
学习笔记,原文来自http://blog.csdn.net/robinjwong/article/details/24845125 创建分组 - GROUP BY 分组是在SELECT语句的GROUP ...
- pandas分组和聚合
Pandas分组与聚合 分组 (groupby) 对数据集进行分组,然后对每组进行统计分析 SQL能够对数据进行过滤,分组聚合 pandas能利用groupby进行更加复杂的分组运算 分组运算过程:s ...
随机推荐
- 分布式爬虫之elasticsearch基础6(bluk)
上篇文章介绍了在es里面批量读取数据的方法mget,本篇我们来看下关于批量写入的方法bulk. bulk api可以在单个请求中一次执行多个索引或者删除操作,使用这种方式可以极大的提升索引性能. bu ...
- centos 6.5 gogs迁移外部仓库报错
安装gogs git软件后,使用迁移外部仓库功能,提示“你没有获得导入本地仓库的权限”,发现是因为使用的ssh的链接进行导入 目前gogs咱不支持,随后使用github的https链接导入,依然报错 ...
- python 日志
logger.conf 配置文件 #logger.conf ############################################### [loggers] keys=root,ex ...
- jQuery webcam plugin
jQuery webcam plugin The jQuery webcam plugin is a transparent layer to communicate with a camera di ...
- python 3.5下安装pycrypto
pip install --use-wheel --no-index --find-links=https://github.com/sfbahr/PyCrypto-Wheels/raw/master ...
- ListView 控件和 INotifyPropertyChanged 接口
原文:ListView 控件和 INotifyPropertyChanged 接口 ListView 控件和 DataGridView 控件 ListView 是跟 Winform 中 DataGri ...
- (转)Syntax error:
但是运行时总是报下面这个错,如下: test11-loop.sh: 5: Syntax error: Bad for loop variable 几经查找语法,没有问题,后来在网上找到问题原因: 代码 ...
- Ionic 部分手机升级不成功的问题
Android端的手机App发布之后的一段时间,用户反馈App无法升级的情况. 原因分析: 对代码进行错误在线,提示是FileNOTFindException错误,确定是下载的时候保存的目的路径 不存 ...
- [转]Web 通信 之 长连接、长轮询(long polling)
本篇文章转载自Web 通信之长连接.长轮询(longpolling),版权归作者所有. 转者按:随着技术的发展,在HTML5中,可以通过WebSocket技术来完成长连接的开发,虽然如此,本文依然存在 ...
- 【下一代核心技术DevOps】:(六)Rancher集中存储及相关应用
1. 前言 为什么要使用集中存储? 使用集中存储有个很大的优势是数据安全和统一管理,和集群完美配合. 产品集成存储经历过几个阶段: 1.单机本机存储. 系统使用本地硬盘存储 2.单网络集中存储. 局域 ...