Pandas分组聚合_Python数据分析与可视化
Pandas分组聚合
- 分组
- 单列和多列分组
- Series 系列分组
- 通过数据类型或者字典分组
- 获取单个分组
- 对分组进行迭代
- 聚合
- 应用单个聚合函数
- 应用多个聚合函数
- 自定义函数传入 agg() 中
- 对不同的列使用不同的聚合函数
分组聚合的流程主要有三步:
- 分割步骤将 DataFrame 按照指定的键分割成若干组;
- 应用步骤对每个组应用函数,通常是累计、转换或过滤函数;
- 组合步骤将每一组的结果合并成一个输出数组。
分组
通常我们将数据分成多个集合的操作称之为分组,Pandas 中使用 groupby() 函数来实现分组操作。
单列和多列分组
对分组后的子集进行数值运算时,不是数值的列会自动过滤
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 2, 3, 2, 4],'B': [2014, 2015, 2014, 2014, 2015, 2017],'C': ["a", "b", "c", "d", "e", "f"],'D': [0.5, 0.9, 2.1, 1.5, 0.5, 0.1]}
df = pd.DataFrame(data)
df.groupby("B") #单列分组 返回的是一个groupby对象
df.groupby(["B","C"]) #多列分组
Series 系列分组
选取数据帧中的一列作为 index
进行分组:
df["A"].groupby(df["B"]) #df的 A 列根据 B 进行分组
通过数据类型或者字典分组
数据类型分组:
df.groupby(df.dtypes,axis=1) # axis=1表示按列分组,以数据类型为列名
传入字典分组:
dic = {"A": "number", "B": "number", "C": "str", "D": "number"}
df.groupby(dic, axis=1) #按列分组,列名是字典的值
获取单个分组
使用 get_group()
方法可以选择一个组。
df.groupby("A").get_group(2)
Output:A B C D
1 2 2015 b 0.9
2 2 2014 c 2.1
4 2 2015 e 0.5
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)。
for name,data in df.groupby("A"):print(name)print(data)
Output:
1A B C D
0 1 2014 a 0.5
2A B C D
1 2 2015 b 0.9
2 2 2014 c 2.1
4 2 2015 e 0.5
3A B C D
3 3 2014 d 1.5
4A B C D
5 4 2017 f 0.1
聚合
聚合函数为每个组返回单个聚合值。当创建了 groupby 对象,就可以对分组数据执行多个聚合操作。比较常用的是通过聚合函数或等效的 agg 方法聚合。
常用的聚合函数:
应用单个聚合函数
对分组后的子集进行数值运算时,不是数值的列会自动过滤
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'A': [1, 2, 2, 3, 2, 4],'B': [2014, 2015, 2014, 2014, 2015, 2017],'C': ["a", "b", "c", "d", "e", "f"],'D': [0.5, 0.9, 2.1, 1.5, 0.5, 0.1]}
df = pd.DataFrame(data)
df.groupby("B").sum() #对分组进行求和
应用多个聚合函数
df.groupby("B").agg([np.sum,np.mean,np.std])
自定义函数传入 agg() 中
def result(df):return df.max() - df.min()
df.groupby("B").agg(result) #求每一组最大值与最小值的差
对不同的列使用不同的聚合函数
mapping = {"A":np.sum,"B":np.mean}
df.groupby("C").agg(mapping)
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