pandas-groupby常见用法

groupby过程图解

总的来说，groupby的过程就是将原有的DataFrame按照groupby的字段（这里是company），划分为若干个分组DataFrame，被分为多少个组就有多少个分组DataFrame。所以说，在groupby之后的一系列操作（如agg、apply等），均是基于子DataFrame的操作。理解了这点，也就基本摸清了Pandas中groupby操作的主要原理。下面来讲讲groupby之后的常见操作。

内容参考自知乎-Pandas之超好用的Groupby用法详解

8个常见用法

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加载 sklearn-鸢尾花 公开数据集

import pandasas pdfrom sklearnimport datasets# 加载数据集和目标
data, target= datasets.load_iris(return_X_y=True, as_frame=True)# 合并数据集和目标
iris= pd.concat([data, target], axis=1, sort=False)
iris

生成groupby对象

iris_gb= iris.groupby('target')type(iris_gb)

pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy

1. 创建频率表

假如我想知道每个species类中的数量有多少，那么直接使用groupby的size函数即可

iris_gb.size()

2. 计算常用的描述统计量

min、max()、medianhe、std等

# 计算均值
iris_gb.mean()

# 单列
iris_gb['sepal length (cm)'].mean()

# 双列
iris_gb[['sepal length (cm)','sepal width (cm)']].mean()

3. 查找最大值（最小值）索引

# 查找每个组的最大值或最小值的索引
iris_gb.idxmax()

# 查找每组sepal_length最大值对应的整条记录时，就可以这样用。注意，这里是整条记录，相当于按sepal_length最大值这个条件进行了筛选。
sepal_largest= iris.loc[iris_gb['sepal length (cm)'].idxmax()]
sepal_largest

4. groupby后重置索引

很多时候，在groupby处理后还要进行其他操作。也就是说，我们想重置分组索引以使其成为正常的行和列。 第一种方法可能大家常用，就是通过reset_index()让乱序索引重置。

iris_gb.max().reset_index()

但其实，还有一个看上去更加友好的用法。可以在groupby的时候就设置as_index参数，也可以达到同样效果。

iris.groupby('target', as_index=False).max()

5. 多种统计量汇总

上面都是单个统计量的操作，那如果我想同时操作好几个呢？

groupby还有一个超级棒的用法就是和聚合函数agg连起来使用。

iris_gb[['sepal length (cm)','sepal width (cm)']].agg(["min","mean"])

6. 特定列的聚合

上面是的多个操作对于每个列都是一样的。实际使用过程中，我们可能对于每个列的需求都是不一样的。

所以在这种情况下，可以通过为不同的列单独设置不同的统计量。

iris_gb.agg({"sepal length (cm)":["min","max"],"sepal width (cm)":["mean","std"]})

7. NamedAgg命名统计量

上面的多级索引看起来有点不太友好，我想把每个列下面的统计量和列名分别合并起来。可以使用NamedAgg来完成列的命名。

iris_gb.agg(
     sepal_min=pd.NamedAgg(column="sepal length (cm)", aggfunc="min"),
     sepal_max=pd.NamedAgg(column="sepal length (cm)", aggfunc="max"),
     petal_mean=pd.NamedAgg(column="petal length (cm)", aggfunc="mean"),
     petal_std=pd.NamedAgg(column="petal length (cm)", aggfunc="std"))

因为NamedAgg是一个元组，所以我们也可以直接赋值元组给新的命名，效果一样，但看上去更简洁。

iris_gb.agg(
    sepal_min=("sepal length (cm)","min"),
    sepal_max=("sepal length (cm)","max"),
    petal_mean=("petal length (cm)","mean"),
    petal_std=("petal length (cm)","std"))

8. 使用自定义函数

上面agg聚合函数中我们都是通过添加一个统计量名称来完成操作的，除此之外我们也可直接给一个功能对象。

iris_gb.agg(pd.Series.mean)

不仅如此，名称和功能对象也可一起使用。

iris_gb.agg(["min", pd.Series.mean])

还可以自定义函数

defdouble_length(x):return2*x.mean()

iris_gb.agg(double_length)

如果想更简洁，也可以使用lambda函数。总之，用法非常灵活，可以自由组合搭配。

iris_gb.agg(lambda x: x.mean())