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1. .groupby() 语法 1.1 .groupby() 语法结构 1.2 .groupby() 参数说明

2. .groupby() 范例 2.1 分组字段#xff1a;by 2.1.1 单列作为分组字段#xff0c;不设置索引 2.1.2 单列字段的数据转换一下作为分组字段 2.1.4 以多列作为分组字段 2.1.5 以字典作为分… 目录 1. .groupby() 语法 1.1 .groupby() 语法结构 1.2 .groupby() 参数说明 2. .groupby() 范例 2.1 分组字段by 2.1.1 单列作为分组字段不设置索引 2.1.2 单列字段的数据转换一下作为分组字段 2.1.4 以多列作为分组字段 2.1.5 以字典作为分组字段根据索引对记录进行映射分组 2.1.6 以Series 作为分组字段根据索引对记录进行映射分组 2.1.7 以函数作为分组字段根据函数对索引的执行结果进行分组 2.2 轴axis 2.3 级别level 2.4 是否保留 index 名as_index 2.5 对组排序sort 2.6 组键值group_keys 大家如果用过数据库肯定对 group by 命令很熟悉Pandas 的 .groupby() 函数作用和数据库中的 group by 非常相似。它会将 DataFrame 数据根据一定的规则进行分组返回给用户一个 groupby 对象这个对象包括了不同组的相关信息。 参考官方给的原文 其中 split按照某给定的原则groupby字段进行拆分相同属性分为一组 apply对拆分后的各组执行相应的独立的转换操作 apply 的概念可以参考这篇文章Pandas 模块-操纵数据(6)-DataFrame 使用自定义函数 combine将结果转换成一定的数据结构汇总功能并输出 1. .groupby() 语法 1.1 .groupby() 语法结构 DataFrame.groupby(byNone, axis0, levelNone, as_index: bool True, sort: bool True, group_keys: bool True, squeeze: bool object object at 0x000002B1AA271230, observed: bool False, dropna: bool True) DataFrame.groupby 会将 DataFrame 数据根据一定的规则进行分组返回给用户一个 groupby 对象这个对象包括了不同组的相关信息。具体的 groupby 操作涉及拆分对象应用函数并合并结果等。 参考如下 Help on method groupby in module pandas.core.frame:groupby(byNone, axis0, levelNone, as_index: bool True, sort: bool True, group_keys: bool True, squeeze: bool object object at 0x000002B1AA271230, observed: bool False, dropna: bool True) - DataFrameGroupBy method of pandas.core.frame.DataFrame instanceGroup DataFrame using a mapper or by a Series of columns.A groupby operation involves some combination of splitting theobject, applying a function, and combining the results. This can beused to group large amounts of data and compute operations on thesegroups.Parameters———-by : mapping, function, label, or list of labelsUsed to determine the groups for the groupby.If by is a function, its called on each value of the objectsindex. If a dict or Series is passed, the Series or dict VALUESwill be used to determine the groups (the Series values are firstaligned; see .align() method). If an ndarray is passed, thevalues are used as-is to determine the groups. A label or list oflabels may be passed to group by the columns in self. Noticethat a tuple is interpreted as a (single) key.axis : {0 or index, 1 or columns}, default 0Split along rows (0) or columns (1).level : int, level name, or sequence of such, default NoneIf the axis is a MultiIndex (hierarchical), group by a particularlevel or levels.as_index : bool, default TrueFor aggregated output, return object with group labels as theindex. Only relevant for DataFrame input. as_indexFalse iseffectively SQL-style grouped output.sort : bool, default TrueSort group keys. Get better performance by turning this off.Note this does not influence the order of observations within eachgroup. Groupby preserves the order of rows within each group.group_keys : bool, default TrueWhen calling apply, add group keys to index to identify pieces.squeeze : bool, default FalseReduce the dimensionality of the return type if possible,otherwise return a consistent type… deprecated:: 1.1.0observed : bool, default FalseThis only applies if any of the groupers are Categoricals.If True: only show observed values for categorical groupers.If False: show all values for categorical groupers.dropna : bool, default TrueIf True, and if group keys contain NA values, NA values togetherwith row/column will be dropped.If False, NA values will also be treated as the key in groups.. versionadded:: 1.1.0Returns——-DataFrameGroupByReturns a groupby object that contains information about the groups. 1.2 .groupby() 参数说明 by : 可以是映射, 函数, 标签或者标签列表用于指定 groupby 的组。      如果 by 是函数它会按照 index 调用每一个值。      如果 by 是字典或者 Series 它们的值将用于决定组Series 的值会第一个对齐参看      .align() method。      如果 by 是 ndarray这个值将用于 as-is 以决定分组。      如果 by 是标签或者标签列表将会被用于根据相应的列进行分组。      如果 by 是tuple 元组类型那么将会被视作一个单独的 key 。axis 可以是  {0 or index, 1 or columns}, 默认为 0 。决定是按照行还是列进行切割。level : 可以是 int 数值level 名称或者相关的序列。默认为 None。 如果 axis 是一个多级索引那么可以按照一个特定的 level 或者特定的多级 level 进行分组。as_index : 布尔值是否将分组列名作为输出的索引默认为True当设置为False时相当于加了reset_index功能sort 布尔值默认为 True。是对组排序的关键。如果想要更好的性能可以关掉它。请注意这个并不影响每个组的内在顺序 Groupby 保留每个组中的行顺序。group_keys 布尔值, default True When calling apply, add group keys to index to identify pieces。dropnaTrue or False 默认为True为真则删除含有空值的行和列。 2. .groupby() 范例 准备数据 import random random.seed() df pd.DataFrame({str:[a, a, b, b, a], no:[one, two, one, two, one], data1:np.random.randn(5), data2:np.random.randn(5)}) df 2.1 分组字段by 2.1.1 单列作为分组字段不设置索引 groupeddf.groupby(str) 返回的是一个 DataFrameGroupBy 对象可以看到其内存。 通过 list 命令看内容已经按照 str 列表的数据ab将原始 DataFrame 的内容进行了分组。 得到这个对象只是第一步我们往往要得到相关信息如每个组中位数最大值等即 apply 后的结果。 grouped.data1.sum() #每组的 data1 的总和 grouped.data1.max() #每组的 data1 的最大值 我们可以利用 for 循环对分好的组进行遍历 for name,group in grouped:print(type(name))print(name)print(type(group))print(group) 此外对 DataFrameGroupBy 对象常用的操作很多如 aggregateAggregate using one or more operations over the specified axis. apply Apply function func group-wise | and combine the results together. transform Aggregate using one or more | operations over the specified axis. 本文篇幅有限会在后续说此处不再多说。 2.1.2 单列字段的数据转换一下作为分组字段 例如# 以 no 的长度作为分组依据因为长度都是3得到一组

   以 no 的长度作为分组依据因为长度都是3得到一组

   groupeddf.groupby(df[no].str.len()) list(grouped) # 以 no 第一个字符作为分组依据

   以 no 第一个字符作为分组依据分为 0 组 和 t 组

   groupeddf.groupby(df[no].str[0]) list(grouped) 2.1.4 以多列作为分组字段 例如

   以 str,noo 作为分组依据分为 4 组

   groupeddf.groupby([str,no]) list(grouped) 2.1.5 以字典作为分组字段根据索引对记录进行映射分组 例如

   使用字典对 index 进行分类

   a_dict{0:起始,1:中间,2:中间,3:中间,4:末尾} groupeddf.groupby(a_dict) list(grouped) 2.1.6 以Series 作为分组字段根据索引对记录进行映射分组

   使用 series对 index 进行分类结果类似于以字典作为分组字段

   使用 series对 index 进行分类

   a_dict{0:起始,1:中间,2:中间,3:中间,4:末尾} a_seriespd.Series(a_dict) groupeddf.groupby(a_series) list(grouped) 运行结果 2.1.7 以函数作为分组字段根据函数对索引的执行结果进行分组

   使用函数对 index 进行分类

   groupeddf.groupby(lambda x: True if x%2!0 else False) list(grouped) 运行结果 2.2 轴axis 请看 2.3 level 小节。 2.3 级别level 准备测试数据 columnspd.MultiIndex.from_arrays([[China,China,China,Japan,Japan],[1,2,3,1,2]],names[Country,no]) hier_dfpd.DataFrame(abs(np.random.randn(4,5)*1000),columnscolumns) 默认的 axis0即按照行来进行分组如果 axis 1 即按照列来进行分组但是什么情况下按列分组呢。往往是对多级别的列表进行分组时候。如下这个范例有两个列级别第一个是 Country第二个 是 no。 按照 level’Country‘axis1 即按照列来分组数据 list(hier_df.groupby(levelCountry,axis1)) 按照 level’no‘axis1 即按照列来分组数据 按照 levelnoaxis1 即按照列来分组数据 2.4 是否保留 index 名as_index as_index : 布尔值是否将分组列名作为输出的索引默认为 True 当设置为 False 时相当于加了reset_index功能。 1) 请注意as_index 只有在 axis0 时候有效否则就会报错。 2) 请注意as_index 一般在使用聚合函数时候有体现用 list 或者 for 循环时候是看不出来差异的。 使用 list 时候查看分组是没有区别的 如果使用聚合函数就不一样了 2.5 对组排序sort sort 布尔值默认为 True。是对组排序的关键。如果想要更好的性能可以关掉它。请注意这个并不影响每个组的内在顺序 Groupby 保留每个组中的行顺序。 2.6 组键值group_keys group_keys 布尔值, default True When calling apply, add group keys to index to identify pieces。这个后续在讲 groupby.apply 时候再讲。 要是大家觉得写得还行麻烦点个赞或者收藏吧想给博客涨涨人气非常感谢