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。
groupby分组函数：
返回值：返回重构格式的DataFrame，特别注意，groupby里面的字段内的数据重构后都会变成索引
groupby(),一般和sum()、mean()一起使用，如下例：
先自定义生成数组
import pandas as pddf = pd.DataFrame({'key1':list('ababa'), 'key2': ['one','two','one','two','one'], 'data1': np.random.randn(5), 'data2': np.random.randn(5)})print(df) data1 data2 key1 key20 -1.313101 -0.453361 a one1 0.791463 1.096693 b two2 0.462611 1.150597 a one3 -0.216121 1.381333 b two4 0.077367 -0.282876 a one 应用groupby,分组键均为Series(譬如df[‘xx'])，实际上分组键可以是任何长度适当的数组
#将df['data1']按照分组键为df['key1']进行分组grouped=df['data1'].groupby(df['key1'])print(grouped.mean())key1a -0.257707b 0.287671Name: data1, dtype: float64states=np.array(['Ohio','California','California','Ohio','Ohio'])years=np.array([2005,2005,2006,2005,2006])#states第一层索引，years第二层分层索引print(df['data1'].groupby([states,years]).mean())California 2005 0.791463 2006 0.462611Ohio 2005 -0.764611 2006 0.077367Name: data1, dtype: float64#df根据‘key1'分组，然后对df剩余数值型的数据运算df.groupby('key1').mean() data1 data2key1 a -0.257707 0.138120b 0.287671 1.239013#可以看出没有key2列，因为df[‘key2']不是数值数据，所以被从结果中移除。默认情况下，所有数值列都会被聚合，虽然有时可能被过滤为一个子集。 对分组进行迭代
#name就是groupby中的key1的值，group就是要输出的内容for name, group in df.groupby('key1'): print (name,group)a data1 data2 key1 key20 -1.313101 -0.453361 a one2 0.462611 1.150597 a one4 0.077367 -0.282876 a oneb data1 data2 key1 key21 0.791463 1.096693 b two3 -0.216121 1.381333 b two 对group by后的内容进行操作，可转换成字典
#转化为字典piece=dict(list(df.groupby('key1'))){'a': data1 data2 key1 key2 0 -1.313101 -0.453361 a one 2 0.462611 1.150597 a one 4 0.077367 -0.282876 a one, 'b': data1 data2 key1 key2 1 0.791463 1.096693 b two 3 -0.216121 1.381333 b two}#对字典取值value = piece['a'] groupby默认是在axis=0上进行分组的，通过设置也可以在其他任何轴上进行分组
grouped=df.groupby(df.dtypes, axis=1)value = dict(list(grouped))print(value){dtype('float64'): data1 data20 -1.313101 -0.4533611 0.791463 1.0966932 0.462611 1.1505973 -0.216121 1.3813334 0.077367 -0.282876, dtype('O'): key1 key20 a one1 b two2 a one3 b two4 a one} 对于大数据，很多情况是只需要对部分列进行聚合
#对df进行'key1'，'key2'的两次分组，然后取data2的数据，对两次细分的分组数据取均值value = df.groupby(['key1','key2'])[['data2']].mean() data2key1 key2 a one 0.138120b two 1.239013----------------------------------dfOut[1]: data1 data2 key1 key20 -1.313101 -0.453361 a one1 0.791463 1.096693 b two2 0.462611 1.150597 a one3 -0.216121 1.381333 b two4 0.077367 -0.282876 a one----------------------------------df['key2'].iloc[-1] ='two'value = df.groupby(['key1','key2'])[['data2']].mean()valueOut[2]: data2key1 key2 a one 0.348618 two -0.282876b two 1.239013
Python中的分组函数（groupby、itertools）
from operator import itemgetter #itemgetter用来去dict中的key，省去了使用lambda函数from itertools import groupby #itertool还包含有其他很多函数，比如将多个list联合起来。。d1={'name':'zhangsan','age':20,'country':'China'}d2={'name':'wangwu','age':19,'country':'USA'}d3={'name':'lisi','age':22,'country':'JP'}d4={'name':'zhaoliu','age':22,'country':'USA'}d5={'name':'pengqi','age':22,'country':'USA'}d6={'name':'lijiu','age':22,'country':'China'}lst=[d1,d2,d3,d4,d5,d6]#通过country进行分组：lst.sort(key=itemgetter('country')) #需要先排序，然后才能groupby。lst排序后自身被改变lstg = groupby(lst,itemgetter('country')) #lstg = groupby(lst,key=lambda x:x['country']) 等同于使用itemgetter()for key,group in lstg: for g in group: #group是一个迭代器，包含了所有的分组列表 print key,g返回：China {'country': 'China', 'age': 20, 'name': 'zhangsan'}China {'country': 'China', 'age': 22, 'name': 'lijiu'}JP {'country': 'JP', 'age': 22, 'name': 'lisi'}USA {'country': 'USA', 'age': 19, 'name': 'wangwu'}USA {'country': 'USA', 'age': 22, 'name': 'zhaoliu'}USA {'country': 'USA', 'age': 22, 'name': 'pengqi'}print [key for key,group in lstg] #返回：['China', 'JP', 'USA']print [(key,list(group)) for key,group in lstg]#返回的list中包含着三个元组：[('China', [{'country': 'China', 'age': 20, 'name': 'zhangsan'}, {'country': 'China', 'age': 22, 'name': 'lijiu'}]), ('JP', [{'country': 'JP', 'age': 22, 'name': 'lisi'}]), ('USA', [{'country': 'USA', 'age': 19, 'name': 'wangwu'}, {'country': 'USA', 'age': 22, 'name': 'zhaoliu'}, {'country': 'USA', 'age': 22, 'name': 'pengqi'}])]print dict([(key,list(group)) for key,group in lstg])#返回的是一个字典：{'JP': [{'country': 'JP', 'age': 22, 'name': 'lisi'}], 'China': [{'country': 'China', 'age': 20, 'name': 'zhangsan'}, {'country': 'China', 'age': 22, 'name': 'lijiu'}], 'USA': [{'country': 'USA', 'age': 19, 'name': 'wangwu'}, {'country': 'USA', 'age': 22, 'name': 'zhaoliu'}, {'country': 'USA', 'age': 22, 'name': 'pengqi'}]}print dict([(key,len(list(group))) for key,group in lstg])#返回每个分组的个数：{'JP': 1, 'China': 2, 'USA': 3} #返回包含有2个以上元素的分组print [key for key,group in groupby(sorted(lst,key=itemgetter('country')),itemgetter('country')) if len(list(group))>=2]#返回：['China', 'USA'] lstg = groupby(sorted(lst,key=itemgetter('country')),key=itemgetter('country')) lstgall=[(key,list(group)) for key,group in lstg ]print dict(filter(lambda x:len(x[1])>2,lstgall)) #过滤出分组后的元素个数大于2个的分组，返回：{'USA': [{'country': 'USA', 'age': 19, 'name': 'wangwu'}, {'country': 'USA', 'age': 22, 'name': 'zhaoliu'}, {'country': 'USA', 'age': 22, 'name': 'pengqi'}]} 自定义分组：
from itertools import groupbylst=[2,8,11,25,43,6,9,29,51,66]def gb(num): if num <= 10: return 'less' elif num >=30: return 'great' else: return 'middle'print [(k,list(g))for k,g in groupby(sorted(lst),key=gb)]返回：[('less', [2, 6, 8, 9]), ('middle', [11, 25, 29]), ('great', [43, 51, 66])] 总结
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