pandas聚合和分组运算之groupby

pandas提供了一个灵活高效的groupby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。根据一个或多个键（可以是函数、数组或DataFrame列名）拆分pandas对象。计算分组摘要统计，如计数、平均值、标准差，或用户自定义函数。对DataFrame的列应用各种各样的函数。应用组内转换或其他运算，如规格化、线性回归、排名或选取子集等。计算透视表或交叉表。执行分位数分析以及其他分组分析。

1、首先来看看下面这个非常简单的表格型数据集（以DataFrame的形式）：

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>>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame({ 'key1' :[ 'a' , 'a' , 'b' , 'b' , 'a' ], ...     'key2' :[ 'one' , 'two' , 'one' , 'two' , 'one' ], ...     'data1' :np.random.randn( 5 ), ...     'data2' :np.random.randn( 5 )}) >>> df        data1     data2 key1 key2 0 - 0.410673  0.519378    a  one 1 - 2.120793  0.199074    a  two 2  0.642216 - 0.143671    b  one 3  0.975133 - 0.592994    b  two 4 - 1.017495 - 0.530459    a  one

假设你想要按key1进行分组，并计算data1列的平均值，我们可以访问data1，并根据key1调用groupby：

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>>> grouped = df[ 'data1' ].groupby(df[ 'key1' ]) >>> grouped <pandas.core.groupby.SeriesGroupBy object at 0x04120D70 >

变量grouped是一个GroupBy对象，它实际上还没有进行任何计算，只是含有一些有关分组键df[‘key1’]的中间数据而已，然后我们可以调用GroupBy的mean方法来计算分组平均值：

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>>> grouped.mean() key1 a      - 1.182987 b       0.808674 dtype: float64

说明：数据（Series）根据分组键进行了聚合，产生了一个新的Series，其索引为key1列中的唯一值。之所以结果中索引的名称为key1，是因为原始DataFrame的列df[‘key1’]就叫这个名字。

2、如果我们一次传入多个数组，就会得到不同的结果：

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>>> means = df[ 'data1' ].groupby([df[ 'key1' ], df[ 'key2' ]]).mean() >>> means key1  key2 a     one    - 0.714084        two    - 2.120793 b     one     0.642216        two     0.975133 dtype: float64

通过两个键对数据进行了分组，得到的Series具有一个层次化索引（由唯一的键对组成）：

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>>> means.unstack() key2       one       two key1                    a    - 0.714084 - 2.120793 b     0.642216  0.975133

在上面这些示例中，分组键均为Series。实际上，分组键可以是任何长度适当的数组：

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>>> states = np.array([ 'Ohio' , 'California' , 'California' , 'Ohio' , 'Ohio' ]) >>> years = np.array([ 2005 , 2005 , 2006 , 2005 , 2006 ]) >>> df[ 'data1' ].groupby([states, years]).mean() California  2005   - 2.120793              2006    0.642216 Ohio        2005    0.282230              2006   - 1.017495 dtype: float64

 3、此外，你还可以将列名（可以是字符串、数字或其他Python对象）用作分组将：

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>>> df.groupby( 'key1' ).mean()           data1     data2 key1                    a    - 1.182987  0.062665 b     0.808674 - 0.368333 >>> df.gr