• 分组：使用特定的条件将原数据划分为多个组

• 聚合：对每个分组中的数据执行某些操作，最后将计算的结果进行整合

整个过程就是拆分(split)—应用(apply)—合并(combine)的过程

数据分组

• groupby方法：将数据集按某些标准划分成若干组，$返回一个新的GroupBy对象$

groupby方法参数	说明
by	用于确定进行分组的依据
axis	表示分组轴的方向
sort	是否对分组标签进行排序，默认True

通过Series对象进行分组

data = pd.DataFrame({'k1':['one','two','two','one'],
                     'k2':['first','second','first','second'],
                     'data1':[1,2,3,4],'data2':[5,6,7,8]})
# 单键分组
grouped1 = data['data1'].groupby(data['k1'])
grouped2 = data.groupby(data['k1'])
# 多键分组
means = data['data1'].groupby([data['k1'], data['k2']]).mean()
# 任意Series分组
grouped3 = data['data1'].groupby(pd.Series(['a','a','b','a']))

我们可以看到，他返回的是一个GroupBy对象，而且根据被分组的类型来区分

# 输出
print(type(grouped1))
<class 'pandas.core.groupby.generic.SeriesGroupBy'>
print(type(grouped2))
<class 'pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy'>
print(grouped1)
<pandas.core.groupby.generic.SeriesGroupBy object at 0x000002A1B1D24AF0>

如果我们直接输出，出来的其实是一个地址，如果想让它输出内容的话可以使用如下方法

# 输出
print(tuple(grouped1))
print(list(grouped1))
[('one', 0    1
		3    4
Name: data1, dtype: int64),
 ('two', 1    2
		2    3
Name: data1, dtype: int64)]

数据应用

# 求每个组的均值
print(grouped1.mean())
k1
one    2.5
two    2.5
Name: data1, dtype: float64

通过列名进行分组

print(list(data.groupby('k1')))
[('one',     k1      k2  data1  data2
0  one   first      1      5
3  one  second      4      8), 
('two',     k1      k2  data1  data2
1  two  second      2      6
2  two   first      3      7)]
print(list(data.groupby(['k1','k2'])))
[(('one', 'first'),
	k1     k2  data1  data2
0  one  first      1      5), 
(('one', 'second'),
	k1      k2  data1  data2
3  one  second      4      8), 
(('two', 'first'),
     k1     k2  data1  data2
2  two  first      3      7), 
(('two', 'second'),
     k1      k2  data1  data2
1  two  second      2      6)]

分组对象

# 多键分组的遍历方式
for (k1, k2), group in data.groupby(['k1', 'k2']):
    print(k1, k2)
    print(group)
# 聚合一列
print(list(data.groupby('k1')['data2']))
print(list(data['data2'].groupby(data['k1'])))

通过字典进行分组

data = pd.DataFrame({'a':range(0,5),'b':range(5,10),
                     'c':range(10,15),'d':range(15,20)})
for i in data.groupby({'a':1,'b':2,'c':2,'d':1},axis=1):
    print(i)

通过函数进行分组

data = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4],'b': [5, 6, 7, 8],
                     'c': [9, 10, 11, 12]},index=['first', 'second', 'third', 'fourth'])
for group in data.groupby(len):
    print(group)

数据聚合

使用内置统计方法聚合

data = pd.DataFrame({'k1': ['one','two','two','one'],
                     'k2':['first','second','first','second'],
                     'data1':[1,2,3,4],'data2':[5,6,7,8]})
print(data.groupby('k1').mean())
     data1  data2
k1               
one    2.5    6.5
two    2.5    6.5
print(data.groupby('k1').sum())
     data1  data2
k1               
one      5     13
two      5     13

面向列的聚合

• agg方法可以传入自定义函数来实现Pandas对象的聚合运算

agg	说明
func	用于汇总数据的函数
axis	作用轴的方向，默认是0或index（列）

data = pd.DataFrame(np.arange(10,26).reshape(4,4),columns=['one','two','three','four'])
data['k1'] = pd.Series(list('aabb'))
# print(data)

data_group = data.groupby('k1')
for k,da_ta in data_group:
    print(k)
    print(da_ta)

# 调用自定义函数来实现agg聚合
def agg_data_group(arr):
    return arr.max()-arr.min()+arr.sum()
print(data_group.agg(agg_data_group))
# 直接内置函数实现聚合
print(data_group.agg(sum))

多函数聚合

• 对一列应用多个函数聚合

print(data_group.agg([agg_data_group,sum]))
print(data_group.agg([agg_data_group,"sum"]))

print(data_group.agg([('极差和',agg_data_group),('和',"sum")]))

• 对不同列数据分别应用不同函数

print(data_group.agg({'one':agg_data_group,'two':'sum','three':'mean','four':'max'}))

分组运算

数据转换transform

• transfm方法将聚合后的结果应用到分组的每一条数据中，使与原数据集的形状保持相同

• transf()方法会把func函数应用到分组中，若聚合结果为标量，则将标量广播到分组；若聚合结果与分组大小相同，则使用聚合结果

data = pd.DataFrame(np.arange(36).reshape((6, 6)),
                       columns=list('ABCDEF'))
data['key'] = pd.Series(list('aaabbb'), name='key')
# print(data)

数据应用apply

• apply方法应用到GroupBy对象上，可以在许多标准用例中替代聚合和转换

• apply(func,axis=0)

data_group = data.groupby('key')
print(dict([x for x in data_group])['a'])
print(dict([x for x in data_group])['b'])

# 代替聚合
print(data_group.apply(max))