使用pandas GroupBy获取每个组的统计数据(如计数、平均值等)？
我有一个数据框df，并且我在groupby中使用了其中的几列
df['col1','col2','col3','col4'].groupby(['col1','col2']).mean()在上面的方法中，我几乎得到了我需要的表(数据框)。缺少的是包含每个组中的行数的附加列。换言之，我有意思，但我也想知道有多少个数字是用来计算这些方法的。例如，在第一组中有8个值，在第二组中有10个值，依此类推。
简而言之:如何获取数据帧的组统计信息？
回答 8
Stack Overflow用户
发布于 2013-10-15 23:49:28
在groupby对象上，agg函数可以一次将列表传递给apply several aggregation methods。这将为您提供所需的结果：
df[['col1', 'col2', 'col3', 'col4']].groupby(['col1', 'col2']).agg(['mean', 'count'])Stack Overflow用户
发布于 2015-09-27 03:34:52
快速回答：
获取每个组的行数的最简单方法是调用.size()，它返回一个Series
df.groupby(['col1','col2']).size()通常，您希望此结果为DataFrame (而不是Series)，因此您可以执行以下操作：
df.groupby(['col1', 'col2']).size().reset_index(name='counts')如果您想了解如何计算每个组的行数和其他统计数据，请继续阅读下面的内容。
详细示例：
考虑以下示例数据帧：
In [2]: df
Out[2]:
col1 col2 col3 col4 col5 col6
0 A B 0.20 -0.61 -0.49 1.49
1 A B -1.53 -1.01 -0.39 1.82
2 A B -0.44 0.27 0.72 0.11
3 A B 0.28 -1.32 0.38 0.18
4 C D 0.12 0.59 0.81 0.66
5 C D -0.13 -1.65 -1.64 0.50
6 C D -1.42 -0.11 -0.18 -0.44
7 E F -0.00 1.42 -0.26 1.17
8 E F 0.91 -0.47 1.35 -0.34
9 G H 1.48 -0.63 -1.14 0.17首先，让我们使用.size()来获取行数：
In [3]: df.groupby(['col1', 'col2']).size()
Out[3]:
col1 col2
A B 4
C D 3
E F 2
G H 1
dtype: int64然后让我们使用.size().reset_index(name='counts')来获取行数：
In [4]: df.groupby(['col1', 'col2']).size().reset_index(name='counts')
Out[4]:
col1 col2 counts
0 A B 4
1 C D 3
2 E F 2
3 G H 1包含更多统计信息的结果
当您想要计算分组数据的统计数据时，通常如下所示：
In [5]: (df
...: .groupby(['col1', 'col2'])
...: .agg({
...: 'col3': ['mean', 'count'],
...: 'col4': ['median', 'min', 'count']
...: }))
Out[5]:
col4 col3
median min count mean count
col1 col2
A B -0.810 -1.32 4 -0.372500 4
C D -0.110 -1.65 3 -0.476667 3
E F 0.475 -0.47 2 0.455000 2
G H -0.630 -0.63 1 1.480000 1上面的结果处理起来有点麻烦，因为有嵌套的列标签，而且行数是以列为单位的。
为了更好地控制输出，我通常将统计数据分成多个单独的聚合，然后使用join组合这些聚合。它看起来是这样的：
In [6]: gb = df.groupby(['col1', 'col2'])
...: counts = gb.size().to_frame(name='counts')
...: (counts
...: .join(gb.agg({'col3': 'mean'}).rename(columns={'col3': 'col3_mean'}))
...: .join(gb.agg({'col4': 'median'}).rename(columns={'col4': 'col4_median'}))
...: .join(gb.agg({'col4': 'min'}).rename(columns={'col4': 'col4_min'}))
...: .reset_index()
...: )
...:
Out[6]:
col1 col2 counts col3_mean col4_median col4_min
0 A B 4 -0.372500 -0.810 -1.32
1 C D 3 -0.476667 -0.110 -1.65
2 E F 2 0.455000 0.475 -0.47
3 G H 1 1.480000 -0.630 -0.63脚注
用于生成测试数据的代码如下所示：
In [1]: import numpy as np
...: import pandas as pd
...:
...: keys = np.array([
...: ['A', 'B'],
...: ['A', 'B'],
...: ['A', 'B'],
...: ['A', 'B'],
...: ['C', 'D'],
...: ['C', 'D'],
...: ['C', 'D'],
...: ['E', 'F'],
...: ['E', 'F'],
...: ['G', 'H']
...: ])
...:
...: df = pd.DataFrame(
...: np.hstack([keys,np.random.randn(10,4).round(2)]),
...: columns = ['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5', 'col6']
...: )
...:
...: df[['col3', 'col4', 'col5', 'col6']] = \
...: df[['col3', 'col4', 'col5', 'col6']].astype(float)
...: 免责声明：
如果您正在聚合的一些列具有空值，那么您确实希望将组行数视为每个列的独立聚合。否则，您可能会被误导，因为pandas会在mean计算中丢弃NaN条目，而不会告诉您实际使用了多少记录。
Stack Overflow用户
发布于 2019-04-08 06:38:50
瑞士军刀：GroupBy.describe
返回每个组的count、mean、std和其他有用的统计信息。
df.groupby(['A', 'B'])['C'].describe()
count mean std min 25% 50% 75% max
A B
bar one 1.0 0.40 NaN 0.40 0.40 0.40 0.40 0.40
three 1.0 2.24 NaN 2.24 2.24 2.24 2.24 2.24
two 1.0 -0.98 NaN -0.98 -0.98 -0.98 -0.98 -0.98
foo one 2.0 1.36 0.58 0.95 1.15 1.36 1.56 1.76
three 1.0 -0.15 NaN -0.15 -0.15 -0.15 -0.15 -0.15
two 2.0 1.42 0.63 0.98 1.20 1.42 1.65 1.87要获得特定的统计数据，只需选择它们，
df.groupby(['A', 'B'])['C'].describe()[['count', 'mean']]
count mean
A B
bar one 1.0 0.400157
three 1.0 2.240893
two 1.0 -0.977278
foo one 2.0 1.357070
three 1.0 -0.151357
two 2.0 1.423148describe适用于多个列(将['C']更改为['C', 'D']-or将其完全删除-看看会发生什么，结果是一个MultiIndexed列式数据帧)。
您还可以获得字符串数据的不同统计信息。这里有一个例子，
df2 = df.assign(D=list('aaabbccc')).sample(n=100, replace=True)
with pd.option_context('precision', 2):
display(df2.groupby(['A', 'B'])
.describe(include='all')
.dropna(how='all', axis=1))
C D
count mean std min 25% 50% 75% max count unique top freq
A B
bar one 14.0 0.40 5.76e-17 0.40 0.40 0.40 0.40 0.40 14 1 a 14
three 14.0 2.24 4.61e-16 2.24 2.24 2.24 2.24 2.24 14 1 b 14
two 9.0 -0.98 0.00e+00 -0.98 -0.98 -0.98 -0.98 -0.98 9 1 c 9
foo one 22.0 1.43 4.10e-01 0.95 0.95 1.76 1.76 1.76 22 2 a 13
three 15.0 -0.15 0.00e+00 -0.15 -0.15 -0.15 -0.15 -0.15 15 1 c 15
two 26.0 1.49 4.48e-01 0.98 0.98 1.87 1.87 1.87 26 2 b 15有关详细信息，请参阅documentation。
pandas >= 1.1：
如果你只是想要捕获每个组的大小，这可以从pandas 1.1中获得，这减少了GroupBy，而且速度更快。
df.value_counts(subset=['col1', 'col2'])最小示例
# Setup
np.random.seed(0)
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.value_counts(['A', 'B'])
A B
foo two 2
one 2
three 1
bar two 1
three 1
one 1
dtype: int64Other Statistical Analysis Tools
如果您没有找到上面要找的工具，User Guide提供了支持的静态分析、关联和回归工具的全面列表。
https://stackoverflow.com/questions/19384532
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