目錄
- 簡介
- 分割數據
- 多index
- get_group
- dropna
- groups屬性
- index的層級
- group的遍歷
- 聚合操作
- 通用聚合方法
- 可以同時指定多個聚合方法：
- NamedAgg
- 不同的列指定不同的聚合方法
- 轉換操作
- 過濾操作
- Apply操作
簡介
pandas中的DF數據類型可以像數據庫表格一樣進行groupby操作。通常來說groupby操作可以分為三部分：分割數據，應用變換和和合并數據。
本文將會詳細講解Pandas中的groupby操作。
分割數據
分割數據的目的是將DF分割成為一個個的group。為了進行groupby操作，在創建DF的時候需要指定相應的label：
df = pd.DataFrame(
...: {
...: "A": ["foo", "bar", "foo", "bar", "foo", "bar", "foo", "foo"],
...: "B": ["one", "one", "two", "three", "two", "two", "one", "three"],
...: "C": np.random.randn(8),
...: "D": np.random.randn(8),
...: }
...: )
...:
df
Out[61]:
A B C D
0 foo one -0.490565 -0.233106
1 bar one 0.430089 1.040789
2 foo two 0.653449 -1.155530
3 bar three -0.610380 -0.447735
4 foo two -0.934961 0.256358
5 bar two -0.256263 -0.661954
6 foo one -1.132186 -0.304330
7 foo three 2.129757 0.445744
默認情況下，groupby的軸是x軸。可以一列group，也可以多列group：
In [8]: grouped = df.groupby("A")
In [9]: grouped = df.groupby(["A", "B"])
多index
在0.24版本中，如果我們有多index，可以從中選擇特定的index進行group：
In [10]: df2 = df.set_index(["A", "B"])
In [11]: grouped = df2.groupby(level=df2.index.names.difference(["B"]))
In [12]: grouped.sum()
Out[12]:
C D
A
bar -1.591710 -1.739537
foo -0.752861 -1.402938
get_group
get_group 可以獲取分組之后的數據：
In [24]: df3 = pd.DataFrame({"X": ["A", "B", "A", "B"], "Y": [1, 4, 3, 2]})
In [25]: df3.groupby(["X"]).get_group("A")
Out[25]:
X Y
0 A 1
2 A 3
In [26]: df3.groupby(["X"]).get_group("B")
Out[26]:
X Y
1 B 4
3 B 2
dropna
默認情況下，NaN數據會被排除在groupby之外，通過設置 dropna=False 可以允許NaN數據：
In [27]: df_list = [[1, 2, 3], [1, None, 4], [2, 1, 3], [1, 2, 2]]
In [28]: df_dropna = pd.DataFrame(df_list, columns=["a", "b", "c"])
In [29]: df_dropna
Out[29]:
a b c
0 1 2.0 3
1 1 NaN 4
2 2 1.0 3
3 1 2.0 2
# Default ``dropna`` is set to True, which will exclude NaNs in keys
In [30]: df_dropna.groupby(by=["b"], dropna=True).sum()
Out[30]:
a c
b
1.0 2 3
2.0 2 5
# In order to allow NaN in keys, set ``dropna`` to False
In [31]: df_dropna.groupby(by=["b"], dropna=False).sum()
Out[31]:
a c
b
1.0 2 3
2.0 2 5
NaN 1 4
groups屬性
groupby對象有個groups屬性，它是一個key-value字典，key是用來分類的數據，value是分類對應的值。
In [34]: grouped = df.groupby(["A", "B"])
In [35]: grouped.groups
Out[35]: {('bar', 'one'): [1], ('bar', 'three'): [3], ('bar', 'two'): [5], ('foo', 'one'): [0, 6], ('foo', 'three'): [7], ('foo', 'two'): [2, 4]}
In [36]: len(grouped)
Out[36]: 6
index的層級
對于多級index對象，groupby可以指定group的index層級：
In [40]: arrays = [
....: ["bar", "bar", "baz", "baz", "foo", "foo", "qux", "qux"],
....: ["one", "two", "one", "two", "one", "two", "one", "two"],
....: ]
....:
In [41]: index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=["first", "second"])
In [42]: s = pd.Series(np.random.randn(8), index=index)
In [43]: s
Out[43]:
first second
bar one -0.919854
two -0.042379
baz one 1.247642
two -0.009920
foo one 0.290213
two 0.495767
qux one 0.362949
two 1.548106
dtype: float64
group第一級：
In [44]: grouped = s.groupby(level=0)
In [45]: grouped.sum()
Out[45]:
first
bar -0.962232
baz 1.237723
foo 0.785980
qux 1.911055
dtype: float64
group第二級：
In [46]: s.groupby(level="second").sum()
Out[46]:
second
one 0.980950
two 1.991575
dtype: float64
group的遍歷
得到group對象之后，我們可以通過for語句來遍歷group：
In [62]: grouped = df.groupby('A')
In [63]: for name, group in grouped:
....: print(name)
....: print(group)
....:
bar
A B C D
1 bar one 0.254161 1.511763
3 bar three 0.215897 -0.990582
5 bar two -0.077118 1.211526
foo
A B C D
0 foo one -0.575247 1.346061
2 foo two -1.143704 1.627081
4 foo two 1.193555 -0.441652
6 foo one -0.408530 0.268520
7 foo three -0.862495 0.024580
如果是多字段group，group的名字是一個元組：
In [64]: for name, group in df.groupby(['A', 'B']):
....: print(name)
....: print(group)
....:
('bar', 'one')
A B C D
1 bar one 0.254161 1.511763
('bar', 'three')
A B C D
3 bar three 0.215897 -0.990582
('bar', 'two')
A B C D
5 bar two -0.077118 1.211526
('foo', 'one')
A B C D
0 foo one -0.575247 1.346061
6 foo one -0.408530 0.268520
('foo', 'three')
A B C D
7 foo three -0.862495 0.02458
('foo', 'two')
A B C D
2 foo two -1.143704 1.627081
4 foo two 1.193555 -0.441652
聚合操作
分組之后，就可以進行聚合操作：
In [67]: grouped = df.groupby("A")
In [68]: grouped.aggregate(np.sum)
Out[68]:
C D
A
bar 0.392940 1.732707
foo -1.796421 2.824590
In [69]: grouped = df.groupby(["A", "B"])
In [70]: grouped.aggregate(np.sum)
Out[70]:
C D
A B
bar one 0.254161 1.511763
three 0.215897 -0.990582
two -0.077118 1.211526
foo one -0.983776 1.614581
three -0.862495 0.024580
two 0.049851 1.185429
對于多index數據來說，默認返回值也是多index的。如果想使用新的index，可以添加 as_index = False：
In [71]: grouped = df.groupby(["A", "B"], as_index=False)
In [72]: grouped.aggregate(np.sum)
Out[72]:
A B C D
0 bar one 0.254161 1.511763
1 bar three 0.215897 -0.990582
2 bar two -0.077118 1.211526
3 foo one -0.983776 1.614581
4 foo three -0.862495 0.024580
5 foo two 0.049851 1.185429
In [73]: df.groupby("A", as_index=False).sum()
Out[73]:
A C D
0 bar 0.392940 1.732707
1 foo -1.796421 2.824590
上面的效果等同于reset_index
In [74]: df.groupby(["A", "B"]).sum().reset_index()
grouped.size() 計算group的大小：
In [75]: grouped.size()
Out[75]:
A B size
0 bar one 1
1 bar three 1
2 bar two 1
3 foo one 2
4 foo three 1
5 foo two 2
grouped.describe() 描述group的信息：
In [76]: grouped.describe()
Out[76]:
C ... D
count mean std min 25% 50% ... std min 25% 50% 75% max
0 1.0 0.254161 NaN 0.254161 0.254161 0.254161 ... NaN 1.511763 1.511763 1.511763 1.511763 1.511763
1 1.0 0.215897 NaN 0.215897 0.215897 0.215897 ... NaN -0.990582 -0.990582 -0.990582 -0.990582 -0.990582
2 1.0 -0.077118 NaN -0.077118 -0.077118 -0.077118 ... NaN 1.211526 1.211526 1.211526 1.211526 1.211526
3 2.0 -0.491888 0.117887 -0.575247 -0.533567 -0.491888 ... 0.761937 0.268520 0.537905 0.807291 1.076676 1.346061
4 1.0 -0.862495 NaN -0.862495 -0.862495 -0.862495 ... NaN 0.024580 0.024580 0.024580 0.024580 0.024580
5 2.0 0.024925 1.652692 -1.143704 -0.559389 0.024925 ... 1.462816 -0.441652 0.075531 0.592714 1.109898 1.627081
[6 rows x 16 columns]
通用聚合方法
下面是通用的聚合方法：
| 函數 |
描述 |
mean() |
平均值 |
sum() |
求和 |
size() |
計算size |
count() |
group的統計 |
std() |
標準差 |
var() |
方差 |
sem() |
均值的標準誤 |
describe() |
統計信息描述 |
first() |
第一個group值 |
last() |
最后一個group值 |
nth() |
第n個group值 |
min() |
最小值 |
max() |
最大值 |
可以同時指定多個聚合方法：
In [81]: grouped = df.groupby("A")
In [82]: grouped["C"].agg([np.sum, np.mean, np.std])
Out[82]:
sum mean std
A
bar 0.392940 0.130980 0.181231
foo -1.796421 -0.359284 0.912265
可以重命名：
In [84]: (
....: grouped["C"]
....: .agg([np.sum, np.mean, np.std])
....: .rename(columns={"sum": "foo", "mean": "bar", "std": "baz"})
....: )
....:
Out[84]:
foo bar baz
A
bar 0.392940 0.130980 0.181231
foo -1.796421 -0.359284 0.912265
NamedAgg
NamedAgg 可以對聚合進行更精準的定義，它包含 column 和aggfunc 兩個定制化的字段。
In [88]: animals = pd.DataFrame(
....: {
....: "kind": ["cat", "dog", "cat", "dog"],
....: "height": [9.1, 6.0, 9.5, 34.0],
....: "weight": [7.9, 7.5, 9.9, 198.0],
....: }
....: )
....:
In [89]: animals
Out[89]:
kind height weight
0 cat 9.1 7.9
1 dog 6.0 7.5
2 cat 9.5 9.9
3 dog 34.0 198.0
In [90]: animals.groupby("kind").agg(
....: min_height=pd.NamedAgg(column="height", aggfunc="min"),
....: max_height=pd.NamedAgg(column="height", aggfunc="max"),
....: average_weight=pd.NamedAgg(column="weight", aggfunc=np.mean),
....: )
....:
Out[90]:
min_height max_height average_weight
kind
cat 9.1 9.5 8.90
dog 6.0 34.0 102.75
或者直接使用一個元組：
In [91]: animals.groupby("kind").agg(
....: min_height=("height", "min"),
....: max_height=("height", "max"),
....: average_weight=("weight", np.mean),
....: )
....:
Out[91]:
min_height max_height average_weight
kind
cat 9.1 9.5 8.90
dog 6.0 34.0 102.75
不同的列指定不同的聚合方法
通過給agg方法傳入一個字典，可以指定不同的列使用不同的聚合：
In [95]: grouped.agg({"C": "sum", "D": "std"})
Out[95]:
C D
A
bar 0.392940 1.366330
foo -1.796421 0.884785
轉換操作
轉換是將對象轉換為同樣大小對象的操作。在數據分析的過程中，經常需要進行數據的轉換操作。
可以接lambda操作：
In [112]: ts.groupby(lambda x: x.year).transform(lambda x: x.max() - x.min())
填充na值：
In [121]: transformed = grouped.transform(lambda x: x.fillna(x.mean()))
過濾操作
filter方法可以通過lambda表達式來過濾我們不需要的數據：
In [136]: sf = pd.Series([1, 1, 2, 3, 3, 3])
In [137]: sf.groupby(sf).filter(lambda x: x.sum() > 2)
Out[137]:
3 3
4 3
5 3
dtype: int64
Apply操作
有些數據可能不適合進行聚合或者轉換操作，Pandas提供了一個 apply 方法，用來進行更加靈活的轉換操作。
In [156]: df
Out[156]:
A B C D
0 foo one -0.575247 1.346061
1 bar one 0.254161 1.511763
2 foo two -1.143704 1.627081
3 bar three 0.215897 -0.990582
4 foo two 1.193555 -0.441652
5 bar two -0.077118 1.211526
6 foo one -0.408530 0.268520
7 foo three -0.862495 0.024580
In [157]: grouped = df.groupby("A")
# could also just call .describe()
In [158]: grouped["C"].apply(lambda x: x.describe())
Out[158]:
A
bar count 3.000000
mean 0.130980
std 0.181231
min -0.077118
25% 0.069390
...
foo min -1.143704
25% -0.862495
50% -0.575247
75% -0.408530
max 1.193555
Name: C, Length: 16, dtype: float64
可以外接函數：
In [159]: grouped = df.groupby('A')['C']
In [160]: def f(group):
.....: return pd.DataFrame({'original': group,
.....: 'demeaned': group - group.mean()})
.....:
In [161]: grouped.apply(f)
Out[161]:
original demeaned
0 -0.575247 -0.215962
1 0.254161 0.123181
2 -1.143704 -0.784420
3 0.215897 0.084917
4 1.193555 1.552839
5 -0.077118 -0.208098
6 -0.408530 -0.049245
7 -0.862495 -0.503211
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到此這篇關于Pandas高級教程之Pandas中的GroupBy操作的文章就介紹到這了,更多相關Pandas GroupBy用法內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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