Python DataFrame.groupby()聚合函数,分组级运算

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}