利用python进行数据分析——groupby分组聚合

本文探讨了如何在Python的pandas库中使用GroupBy进行高级聚合,包括使用quantile函数、describe方法、自定义聚合函数,以及同时应用多个函数到单列或多列的情况。特别关注了通过as_index=False去除索引的选项。

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一、聚合

任何能从数组产生标量值的过程。例如mean、count、min、max等之类的聚合函数。然而,并不是只能使用这些函数,任何在分组对象上已经定义好的方法,以及自己定义的聚合运算均可使用。

示例1:可利用quantile计算分组对象的分位数

             ---GroupBy会高效地对Series进行切片,然后对各片调用piece.quantile(),然后将这些结果拼接成最后结果。

示例2:describe方法(也可用于groupby对象,但严格来讲,其并非聚合运算)

 示例3:使用自定义聚合函数

 经过优化的聚合方法

        说明自定义聚合函数要比上述经过优化的函数慢得多,这是因为在构造中间分组数据块时存在非常大的开销(函数调用、数据重排)

二、更高级的聚合功能

         主要介绍一次使用多个聚合函数,对不同的列使用不同的聚合函数等聚合功能。

2.1 单个函数应用于单个列

 

Note:经过优化的聚合函数,可以将函数名以字符串的形式传入 

2.2 多个函数应用于单个列

 Note:可以传入由(name,function)元组组成的列表,对最终结果进行重命名

2.3 多个函数应用于多个列

 2.3 不同函数应用于不同列

 补充:以“无索引”形式返回聚合结果

    上述聚合结果都有由唯一的分组键形成的索引,如果不需要该索引,则可以向groupby中传入as_index=False,则分组将将作为聚合结果中的列而非索引。

 

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