pandas——groupby操作

相关知识

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

参数说明：

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=True

group_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

实操

1.打开终端模拟器，在命令行输入ipython notebook --ip='127.0.0.1'，在浏览器中会打开界面点击New，在其下拉框中选择Python3.

2.新建一个ipynb文件，用于编写并执行代码。

3.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)  

 

4.通过A列对df进行分布操作。

5.通过A、B列对df进行分组操作。

6.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':