pandas之分组groupby()的使用整理与总结 |
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pandas之分组groupby()的使用整理与总结
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前言准备基本操作可视化操作REF
前言
在使用pandas的时候，有些场景需要对数据内部进行分组处理，如一组全校学生成绩的数据，我们想通过班级进行分组，或者再对班级分组后的性别进行分组来进行分析，这时通过pandas下的groupby()函数就可以解决。在使用pandas进行数据分析时，groupby()函数将会是一个数据分析辅助的利器。 groupby的作用可以参考 超好用的 pandas 之 groupby 中作者的插图进行直观的理解： 读入的数据是一段学生信息的数据，下面将以这个数据为例进行整理grouby()函数的使用： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('./data.csv') print(df) Name Gender Age Score 0 Alen Male 18 80 1 Bob Male 19 90 2 Cidy Female 18 93 3 Daniel Male 20 87 4 Ellen Female 17 96 5 Frankie Male 21 100 6 Gate Male 20 88 7 Hebe Female 22 98 基本操作在进行对groupby函数进行学习之前，首先需要明确的是，通过对DataFrame对象调用groupby()函数返回的结果是一个DataFrameGroupBy对象，而不是一个DataFrame或者Series对象，所以，它们中的一些方法或者函数是无法直接调用的，需要按照GroupBy对象中具有的函数和方法进行调用。 grouped = df.groupby('Gender') print(type(grouped)) print(grouped)分组时，不仅仅可以指定一个列名，也可以指定多个列名： grouped = df.groupby('Gender') grouped_muti = df.groupby(['Gender', 'Age']) print(grouped.size()) print(grouped_muti.size()) Gender Female 3 Male 5 dtype: int64 Gender Age Female 17 1 18 1 22 1 Male 18 1 19 1 20 2 21 1 dtype: int64指定多个列名个单个列名后的区别在于，分组的主键或者索引（indice）将一个是单个主键，另一个则是一个元组的形式： print(grouped.get_group('Female')) print(grouped_muti.get_group(('Female', 17))) Name Gender Age Score 2 Cidy Female 18 93 4 Ellen Female 17 96 7 Hebe Female 22 98 Name Gender Age Score 4 Ellen Female 17 96通过调用get_group()函数可以返回一个按照分组得到的DataFrame对象，所以接下来的使用就可以按照·DataFrame·对象来使用。如果想让这个DataFrame对象的索引重新定义可以通过： df = grouped.get_group('Female').reset_index() print(df) index Name Gender Age Score 0 2 Cidy Female 18 93 1 4 Ellen Female 17 96 2 7 Hebe Female 22 98这里可以总结一下，由于通过groupby()函数分组得到的是一个DataFrameGroupBy对象，而通过对这个对象调用get_group()，返回的则是一个·DataFrame·对象，所以可以将DataFrameGroupBy对象理解为是多个DataFrame组成的。 而没有调用get_group()函数之前，此时的数据结构任然是DataFrameGroupBy，此时进行对DataFrameGroupBy按照列名进行索引，同理就可以得到SeriesGroupBy对象，取多个列名，则得到的任然是DataFrameGroupBy对象，这里可以类比DataFrame和Series的关系。 按照上面的思路理解后，再调用get_group()函数后得到的DataFrame对象按照列名进行索引实际上就是得到了Series的对象，下面的操作就可以按照Series对象中的函数行了。 在没有进行调用get_group()，也就是没有取出特定某一组数据之前，此时的数据结构任然是DataFrameGroupBy，其中也有很多函数和方法可以调用，如max()、count()、std()等，返回的结果是一个DataFrame对象。 print(grouped.count()) print(grouped.max()[['Age', 'Score']]) print(grouped.mean()[['Age', 'Score']]) Name Age Score Gender Female 3 3 3 Male 5 5 5 Age Score Gender Female 22 98 Male 21 100 Age Score Gender Female 19.0 95.666667 Male 19.6 89.000000如果其中的函数无法满足你的需求，你也可以选择使用聚合函数aggregate，传递numpy或者自定义的函数，前提是返回一个聚合值。 def getSum(data): total = 0 for d in data: total+=d return total print(grouped.aggregate(np.median)) print(grouped.aggregate({'Age':np.median, 'Score':np.sum})) print(grouped.aggregate({'Age':getSum}))aggregate函数不同于apply，前者是对所有的数值进行一个聚合的操作，而后者则是对每个数值进行单独的一个操作： def addOne(data): return data + 1 df['Age'] = df['Age'].apply(addOne) df['Age'] = df['Age'].apply(int) 可视化操作对组内的数据绘制概率密度分布： grouped['Age'].plot(kind='kde', legend=True) plt.show()
由于grouped['Age']是一个SeriesGroupby对象, 顾名思义, 就是每一个组都有一个Series. 所以直接plot相当于遍历了每一个组内的Age数据。 REFgroupby官方文档 超好用的 pandas 之 groupby |
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