首页 > Pandas 阅读:2,573

Pandas groupby分组操作详解

在数据分析中,经常会遇到这样的情况:根据某一列(或多列)标签把数据划分为不同的组别,然后再对其进行数据分析。比如,某网站对注册用户的性别或者年龄等进行分组,从而研究出网站用户的画像(特点)。在 Pandas 中,要完成数据的分组操作,需要使用 groupby() 函数,它和 SQL 的GROUP BY操作非常相似。 

在划分出来的组(group)上应用一些统计函数,从而达到数据分析的目的,比如对分组数据进行聚合、转换,或者过滤。这个过程主要包含以下三步:
  • 拆分(Spliting):表示对数据进行分组;
  • 应用(Applying):对分组数据应用聚合函数,进行相应计算;
  • 合并(Combining):最后汇总计算结果。

下面对 groupby() 函数的应用过程进行具体的讲解。

创建DataFrame对象

首先我们创建一个 DataFrame 对象,下面数据描述了某班学生,计算机选修课的考试成绩:
import pandas as pd 
import numpy as np 
data = {'Name': ['John', 'Helen', 'Sona', 'Ella'], 
   'score': [82, 98, 91, 87], 
   'option_course': ['C#','Python','Java','C']} 
df = pd.DataFrame(data)
print(df)  
输出结果:
    Name  score   option_course
0   John     82            C#
1  Helen     98        Python
2   Sona     91          Java
3   Ella     87             C

创建groupby分组对象

使用 groupby() 可以沿着任意轴分组。您可以把分组时指定的键(key)作为每组的组名,方法如下所示:
  • df.groupby("key")
  • df.groupby("key",axis=1)
  • df.groupby(["key1","key2"])

通过上述方法对 DataFrame 对象进行分组操作:
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'Name': ['John', 'Helen', 'Sona', 'Ella'],
   'score': [82, 98, 91, 87],
   'option_course': ['C#','Python','Java','C']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
#生成分组groupby对象
print(df.groupby('score'))
输出结果:

<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x0000021DE9A89640>

查看分组结果

1) groups查看分组结果

通过调用groups属性查看分组结果:
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'Name': ['John', 'Helen', 'Sona', 'Ella'],
   'score': [82, 98, 91, 87],
   'option_course': ['C#','Python','Java','C']}
df = pd.DataFrame(data)
#查看分组
print(df.groupby('score').groups)
输出结果:
{82: Int64Index([0], dtype='int64'), 
87: Int64Index([3], dtype='int64'), 
91: Int64Index([2], dtype='int64'), 
98: Int64Index([1], dtype='int64')}

2) 多个列标签分组

当然也可以指定多个列标签进行分组,示例如下:
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'Name': ['John', 'Helen', 'Sona', 'Ella'],
   'score': [82, 98, 91, 87],
   'option_course': ['C#','Python','Java','C']}
df = pd.DataFrame(data)
#查看分组
print(df.groupby(['Name','score']).groups)
输出结果:
{('Ella', 87): Int64Index([3], dtype='int64'), 
('Helen', 98): Int64Index([1], dtype='int64'), 
('John', 82): Int64Index([0], dtype='int64'), 
('Sona', 91): Int64Index([2], dtype='int64')}
通过 get_group() 方法可以选择组内的具体数据项:
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'Name': ['John', 'Helen', 'Sona', 'Ella'],
   'score': [82, 98, 91, 87],
   'option_course': ['C#','Python','Java','C']}
df = pd.DataFrame(data)
#根据score来分组
grouped=df.groupby('score')
#根据对应组的数据值,选择一个组
print(grouped.get_group(91))
输出结果:
   Name  score option_course
2  Sona     91          Java

遍历分组数据

通过以下方法来遍历分组数据,示例如下:
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'Name': ['John', 'Helen', 'Sona', 'Ella'],
   'score': [82, 98, 91, 87],
   'option_course': ['C#','Python','Java','C']}
df = pd.DataFrame(data)
#查看分组
grouped=df.groupby('score')
for label, option_course in grouped:
#其中key代表分组后字典的键,也就是score
    print(label)
#字典对应的值选修的科目
    print(option_course)

输出结果:
82
   Name  score   option_course
0  John     82            C#
87
   Name  score   option_course
3  Ella     87             C
91
   Name  score   option_course
2  Sona     91          Java
98
    Name  score  option_course
1  Helen     98        Python
如上所示, groupby 对象的组名称与 score 中的的元素值一一对应。

应用聚合函数

当您在创建 groupby 对象时,通过 agg() 函数可以对分组对象应用多个聚合函数: 
import pandas as pd 
import numpy as np 
data = {'name': ['John', 'Helen', 'Sona', 'Ella'], 
   'score': [82, 98, 91, 87], 
   'option_course': ['C#','Python','Java','C']} 
df = pd.DataFrame(data)
grouped=df.groupby('name')
#应用一个聚合函数求均值
print(grouped['score']).agg(np.mean)
输出结果:
name
Ella     87
Helen    98
John     82
Sona     91
Name: score, dtype: int64
当然,您也可以一次性应有多个聚合函数,示例如下:
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'name': ['John', 'Helen', 'Sona', 'Ella'],
   'score': [82, 98, 91, 87],
   'option_course': ['C#','Python','Java','C']}
df = pd.DataFrame(data)
grouped=df.groupby('name')
print(grouped['score'].agg([np.size,np.mean,np.std]))
输出结果:
       size  mean  std
name                 
Ella      1    87  NaN
Helen     1    98  NaN
John      1    82  NaN
Sona      1    91  NaN

组的转换操作

在组的行或列上可以执行转换操作,最终会返回一个与组大小相同的索引对象。示例如下:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'种类':['水果','水果','水果','蔬菜','蔬菜','肉类','肉类'],
                '产地':['朝鲜','中国','缅甸','中国','菲律宾','韩国','中国'],
                '水果':['橘子','苹果','哈密瓜','番茄','椰子','鱼肉','牛肉'],
                '数量':[3,5,5,3,2,15,9],
                '价格':[2,5,12,3,4,18,20]})
#分组求均值,水果、蔬菜、肉类
#对可执行计算的数值列求均值
print(df.groupby('种类').transform(np.mean))
#transform()直接应用demean,实现去均值操作
demean = lambda arr:arr-arr.mean()
print(df.groupby('种类').transform(demean))
#自定义函数
# 返回分组的前n行数据
def get_rows(df,n): 
     #从1到n行的所有列
    return df.iloc[:n,:]
#分组后的组名作为行索引
print(df.groupby('种类').apply(get_rows,n=1))
输出结果:
      数量         价格
0   4.333333   6.333333
1   4.333333   6.333333
2   4.333333   6.333333
3   2.500000   3.500000
4   2.500000   3.500000
5  12.000000  19.000000
6  12.000000  19.000000

      数量        价格
0 -1.333333 -4.333333
1  0.666667 -1.333333
2  0.666667  5.666667
3  0.500000 -0.500000
4 -0.500000  0.500000
5  3.000000 -1.000000
6 -3.000000  1.000000

      种类  产地  水果  数量  价格
种类                     
水果 0  水果  朝鲜  橘子   3   2
肉类 5  肉类  韩国  鱼肉  15  18
蔬菜 3  蔬菜  中国  番茄   3   3

组的数据过滤操作

通过 filter() 函数可以实现数据的筛选,该函数根据定义的条件过滤数据并返回一个新的数据集。

下面,筛选出参加比赛超过两次的球队(包含两次):
import pandas as pd
import numpy as np
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':[874,789,863,663,741,802,756,788,694,701,812,698]}
df = pd.DataFrame(data)
#定义lambda函数来筛选数据
print (df.groupby('Team').filter(lambda x: len(x) >= 2))
输出结果:
      Team  Rank  Year  Points
0   Riders     1  2014     874
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     698

关注微信公众号「站长严长生」,在手机上阅读所有教程,随时随地都能学习。本公众号由C语言中文网站长运营,每日更新,坚持原创,敢说真话,凡事有态度。

魏雪原二维码
微信扫描二维码关注公众号