Pandas GroupBy的使用

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发布于 2018-12-07 11:26:03

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文章被收录于专栏：程序生活

任何groupby操作都会涉及到下面的三个操作之一：

Splitting：分割数据
Applying：应用一个函数
Combining:合并结果

在许多情况下，我们将数据分成几组，并在每个子集上应用一些功能。在应用中，我们可以执行以下操作：

Aggregation ：计算一些摘要统计
Transformation ：执行一些特定组的操作
Filtration：根据某些条件下丢弃数据

1 加载数据

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)

print(df)

      Team  Rank  Year  Points
0   Riders     1  2014     876
1   Riders     2  2015     789
2   Devils     2  2014     863
3   Devils     3  2015     673
4    Kings     3  2014     741
5    kings     4  2015     812
6    Kings     1  2016     756
7    Kings     1  2017     788
8   Riders     2  2016     694
9   Royals     4  2014     701
10  Royals     1  2015     804
11  Riders     2  2017     690

2 数据分组

Pandas对象可以拆分为任何对象。分割对象的方法有多种：

obj.groupby('key')
obj.groupby(['key1','key2'])
obj.groupby(key,axis=1)

现在让我们看看如何将分组对象应用于DataFrame对象

2.1 根据某一列分组

df.groupby('Team')

<pandas.core.groupby.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x000001B33FFA0DA0>

# 查看分组
df.groupby('Team').groups

{'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')}

2.2 根绝多列进行分组

df.groupby(['Team','Year']).groups

{('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')}

2.3 遍历分组

grouped = df.groupby('Team')
for name,group in grouped:
    print(name)
    print(group)

Devils
     Team  Rank  Year  Points
2  Devils     2  2014     863
3  Devils     3  2015     673
Kings
    Team  Rank  Year  Points
4  Kings     3  2014     741
6  Kings     1  2016     756
7  Kings     1  2017     788
Riders
      Team  Rank  Year  Points
0   Riders     1  2014     876
1   Riders     2  2015     789
8   Riders     2  2016     694
11  Riders     2  2017     690
Royals
      Team  Rank  Year  Points
9   Royals     4  2014     701
10  Royals     1  2015     804
kings
    Team  Rank  Year  Points
5  kings     4  2015     812

默认情况下，groupby对象标签名称与组名称相同，看下面的例子就清楚了

2.4 选取某一个分组

使用get_group（）方法，我们可以选择一个组。

grouped = df.groupby('Year')
print(grouped.get_group(2014))

     Team  Rank  Year  Points
0  Riders     1  2014     876
2  Devils     2  2014     863
4   Kings     3  2014     741
9  Royals     4  2014     701

3 Aggregations（聚合）

聚合函数返回每个组的单个聚合值。一旦创建了group by对象，就可以对分组数据执行多个聚合操作。

3.1 常见的是通过agg方法来实现aggregation

grouped = df.groupby('Year')
print(grouped['Points'].agg(np.mean))

Year
2014    795.25
2015    769.50
2016    725.00
2017    739.00
Name: Points, dtype: float64

3.2 查看每个组大小的另一种方法是应用size()函数

grouped = df.groupby('Team')
print(grouped.agg(np.size))

        Rank  Year  Points
Team                      
Devils     2     2       2
Kings      3     3       3
Riders     4     4       4
Royals     2     2       2
kings      1     1       1

3.3 一次应用多个聚合函数

grouped = df.groupby('Team')
print(grouped['Points'].agg([np.sum, np.mean, np.std]))

         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

4 Transformations

对组或列的转换将返回一个对象，该对象的索引大小与正在分组的对象的大小相同。因此，转换返回与组块大小相同的结果。

grouped = df.groupby('Team')
score = lambda x: (x - x.mean()) / x.std()*10
print(grouped.transform(score))

         Rank       Year     Points
0  -15.000000 -11.618950  12.843272
1    5.000000  -3.872983   3.020286
2   -7.071068  -7.071068   7.071068
3    7.071068   7.071068  -7.071068
4   11.547005 -10.910895  -8.608621
5         NaN        NaN        NaN
6   -5.773503   2.182179  -2.360428
7   -5.773503   8.728716  10.969049
8    5.000000   3.872983  -7.705963
9    7.071068  -7.071068  -7.071068
10  -7.071068   7.071068   7.071068
11   5.000000  11.618950  -8.157595

5 Filtration

过滤数据

print(df.groupby('Team').filter(lambda x: len(x) >= 3))

      Team  Rank  Year  Points
0   Riders     1  2014     876
1   Riders     2  2015     789
4    Kings     3  2014     741
6    Kings     1  2016     756
7    Kings     1  2017     788
8   Riders     2  2016     694
11  Riders     2  2017     690

6 参考

https://www.tutorialspoint.com/python_pandas/python_pandas_groupby.htm

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原始发表：2018.11.07 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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