目录

一、实验目的二、实验原理三、实验环境四、实验内容五、实验步骤

一、实验目的

熟练掌握pandas中的groupby操作

二、实验原理

groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False）

参数说明：

(资料图片仅供参考)

by是指分组依据（列表、字典、函数，元组，Series）axis：是作用维度（0为行，1为列）level：根据索引级别分组sort：对groupby分组后新的dataframe中索引进行排序，sort=True为升序，as_index：在groupby中使用的键是否成为新的dataframe中的索引，默认as_index=Truegroup_keys：在调用apply时，将group键添加到索引中以识别片段squeeze ：如果可能的话，减少返回类型的维数，否则返回一个一致的类型

grouping操作（split-apply-combine）

数据的分组&聚合 – 什么是groupby 技术?

在数据分析中，我们往往需要在将数据拆分，在每一个特定的组里进行运算。比如根据教育水平和年龄段计算某个城市的工作人口的平均收入。

pandas中的groupby提供了一个高效的数据的分组运算。

我们通过一个或者多个分类变量将数据拆分，然后分别在拆分以后的数据上进行需要的计算

我们可以把上述过程理解为三部：

1.拆分数据（split）

2.应用某个函数（apply）

3.汇总计算结果（aggregate）

下面这个演示图展示了“分拆-应用-汇总”的groupby思想

上图所示，分解步骤：

Step1 ：数据分组—— groupby 方法

Step2 ：数据聚合：

使用内置函数——sum / mean / max / min / count等
使用自定义函数—— agg ( aggregate ) 方法
自定义更丰富的分组运算—— apply 方法

三、实验环境

Python 3.6.1

Jupyter

四、实验内容

练习pandas中的groupby的操作案例

五、实验步骤

1.创建一个数据帧df。

import numpy as np  
import pandas as pd  
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)})  
print(df) 

2.通过A列对df进行分布操作。

df.groupby("A") 

3.通过A、B列对df进行分组操作。

df.groupby(["A","B"]) 

4…使用自定义函数进行分组操作，自定义一个函数，使用groupby方法并使用自定义函数给定的条件，按列对df进行分组。

def get_letter_type(letter):  
    if letter.lower() in "aeiou":  
        return "vowel"  
    else:  
        return "consonant"  
  
grouped = df.groupby(get_letter_type, axis=1)  
for group in grouped:  
    print(group) 

5.创建一个Series名为s，使用groupby根据s的索引对s进行分组，返回分组后的新Series，对新Series进行first、last、sum操作。

lst = [1, 2, 3, 1, 2, 3]  
s = pd.Series([1, 2, 3, 10, 20, 30], lst)  
grouped = s.groupby(level=0)  
#查看分组后的第一行数据  
grouped.first()  
#查看分组后的最后一行数据  
grouped.last()  
#对分组的各组进行求和  
grouped.sum()  

6.分组排序，使用groupby进行分组时，默认是按分组后索引进行升序排列，在groupby方法中加入sort=False参数，可以进行降序排列。

df2=pd.DataFrame({"X":["B","B","A","A"],"Y":[1,2,3,4]})  
#按X列对df2进行分组，并求每组的和  
df2.groupby(["X"]).sum()  
#按X列对df2进行分组，分组时不对键进行排序，并求每组的和  
df2.groupby(["X"],sort=False).sum()  

7.使用get_group方法得到分组后某组的值。

df3 = pd.DataFrame({"X" : ["A", "B", "A", "B"], "Y" : [1, 4, 3, 2]})  
#按X列df3进行分组，并得到A组的df3值  
df3.groupby(["X"]).get_group("A")  
#按X列df3进行分组，并得到B组的df3值  
df3.groupby(["X"]).get_group("B")  

8.使用groups方法得到分组后所有组的值。

df.groupby("A").groups  
df.groupby(["A","B"]).groups  

9.多级索引分组，创建一个有两级索引的Series，并使用两个方法对Series进行分组并求和。

arrays = [["bar", "bar", "baz", "baz", "foo", "foo", "qux", "qux"],["one", "two", "one", "two", "one", "two", "one", "two"]]  
index=pd.MultiIndex.from_arrays(arrays,names=["first","second"])  
s=pd.Series(np.random.randn(8),index=index)  
s.groupby(level=0).sum()  
s.groupby(level="second").sum() 

10.复合分组，对s按first、second进行分组并求和。

s.groupby(level=["first", "second"]).sum() 

11.复合分组（按索引和列），创建数据帧df，使用索引级别和列对df进行分组。

arrays = [["bar", "bar", "baz", "baz", "foo", "foo", "qux", "qux"],["one", "two", "one", "two", "one", "two", "one", "two"]]  
index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=["first", "second"])  
df = pd.DataFrame({"A": [1, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 3], "B": np.arange(8)},index=index)  
print(df)  
df.groupby([pd.Grouper(level=1),"A"]).sum()  

12.对df进行分组，将分组后C列的值赋值给grouped，统计grouped中每类的个数。

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)})  
grouped=df.groupby(["A"])  
grouped_C=grouped["C"]  
print(grouped_C.count())  

13.对上面创建的df的C列，按A列值进行分组并求和。

df["C"].groupby(df["A"]).sum() 

14.遍历分组结果，通过A，B两列对df进行分组，分组结果的组名为元组。

for name, group in df.groupby(["A", "B"]):  
    print(name)  
    print(group)  

15.通过A列对df进行分组，并查看分组对象的bar列。

df.groupby(["A"]).get_group(("bar")) 

16.按A,B两列对df进行分组，并查看分组对象中bar、one都存在的部分。

df.groupby(["A","B"]).get_group(("bar","one")) 

注意:当分组按两列来分时，查看分组对象也应该包含每列的一部分。

17.聚合操作，按A列对df进行分组，使用聚合函数aggregate求每组的和。

grouped=df.groupby(["A"]) grouped.aggregate(np.sum) 

按A、B两列对df进行分组，并使用聚合函数aggregate对每组求和。

grouped=df.groupby(["A"])  
grouped.aggregate(np.sum) 

注意：通过上面的结果可以看到。聚合完成后每组都有一个组名作为新的索引，使用as_index=False可以忽略组名。

18.当as_index=True时，在groupby中使用的键将成为新的dataframe中的索引。按A、B两列对df进行分组，这是使参数as_index=False，再使用聚合函数aggregate求每组的和.

grouped=df.groupby(["A","B"],as_index=False)  
grouped.aggregate(np.sum)  

19.聚合操作，按A、B列对df进行分组，使用size方法，求每组的大小。返回一个Series，索引是组名，值是每组的大小。

grouped=df.groupby(["A","B"])  
grouped.size() 

20.聚合操作，对分组grouped进行统计描述。

grouped.describe() 

注意：聚合函数可以减少数据帧的维度，常用的聚合函数有：mean、sum、size、count、std、var、sem 、describe、first、last、nth、min、max。
执行多个函数在一个分组结果上：在分组返回的Series中我们可以通过一个聚合函数的列表或一个字典去操作series，返回一个DataFrame。

到此这篇关于pandas中groupby操作实现的文章就介绍到这了,更多相关pandas groupby操作内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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