数据聚合与分组运算
对数据集进行分组并对各组应用一个函数（无论是聚合还是转换），通常是数据分析工作中的重要环节。在将数据集加载、融合、准备好之后，通常就是计算分组统计或生成透视表。pandas提供了一个灵活高效的gruopby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。
关系型数据库和SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）能够如此流行的原因之一就是其能够方便地对数据进行连接、过滤、转换和聚合。但是，像SQL这样的查询语言所能执行的分组运算的种类很有限。在本章中你将会看到，由于Python和pandas强大的表达能力，我们可以执行复杂得多的分组运算（利用任何可以接受pandas对象或NumPy数组的函数）。
分组与聚合的原理
在Pandas中，分组是指使用特定的条件将原数据划分为多个组，聚合在这里指的是，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。
分组与聚合的过程大概分为以下三步：
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通过groupby()方法将数据拆分成组
groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True,group_keys=True, squeeze=False, observed=False, **kwargs)
- by：用于确定进行分组的依据。
- axis：表示分组轴的方向。
- sort：表示是否对分组标签进行排序，接收布尔值，默认为True。
按列名进行分组
# 通过列名进行分组
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"key":['c','b','c','a','b','b','a','c','a'],
"data":[2,4,6,8,10,1,14,16,19]
})
print(df)
'''
key data
0 c 2
1 b 4
2 c 6
3 a 8
4 b 10
5 b 1
6 a 14
7 c 16
8 a 19
'''
# 按照key列进行分组
print(df.groupby(by='key'))
'''<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x0000000008216688>
'''
group_obj = df.groupby('key')
for i in group_obj:
print(i)
'''
('a', key data
3 a 8
6 a 14
8 a 19)
('b', key data
1 b 4
4 b 10
5 b 1)
('c', key data
0 c 2
2 c 6
7 c 16)
'''
按Series对象进行分组
如果Series对象与Pandas对象的索引长度不相同时，则只会将具有相同索引的部分数据进行分组
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'key1':['A','A','B','B','A'],
'key2':['one','two','one','two','one'],
'data1':['2','3','4','6','8'],
'data2':['3','5','6','3','7']
})
print(df)
'''
key1 key2 data1 data2
0 A one 2 3
1 A two 3 5
2 B one 4 6
3 B two 6 3
4 A one 8 7
'''
se = pd.Series(['a','b','c','a','b'])
print(se)
'''
0 a
1 b
2 c
3 a
4 b
dtype: object
'''
group_obj = df.groupby(se) # 定义series对象进行分组
for i in group_obj:
print(i)
'''
('a', key data
0 c 2
3 a 8)
('b', key data
1 b 4
4 b 10)
('c', key data
2 c 6)
'''
按字典进行分组
可以将这个字典传给groupby，来构造数组
# 通过字典进行分组
from pandas import DataFrame,Series
num_df = DataFrame({'a':[1,2,3,4,5],
'b':[6,7,8,9,10],
'c':[11,12,13,14,15],
'd':[5,4,3,2,1],
'e':[10,9,8,7,6]})
print(num_df)
'''
a b c d e
0 1 6 11 5 10
1 2 7 12 4 9
2 3 8 13 3 8
3 4 9 14 2 7
4 5 10 15 1 6
'''
# 定义分组规则
mapping = {'a':'第一组','b':'第二组','c':'第一组','d':'第三组','e':'第二组'}
by_column = num_df.groupby(mapping, axis=1)
for i in by_column:
print(i)
'''
('第一组', a c
0 1 11
1 2 12
2 3 13
3 4 14
4 5 15)
('第三组', d
0 5
1 4
2 3
3 2
4 1)
('第二组', b e
0 6 10
1 7 9
2 8 8
3 9 7
4 10 6)
'''
按函数进行分组
将函数作为分组键会更加灵活，任何一个被当做分组键的函数都会在各个索引值上被调用一次，返回的值会被用作分组名称。
使用内置函数len进行分组 groupby_obj = df.groupby(len)
比起使用字典或Series，使用Python函数是一种更原生的方法定义分组映射。任何被当做分组键的函数都会在各个索引值上被调用一次，其返回值就会被用作分组名称。你可以计算一个字符串长度的数组，更简单的方法是传入len函数：
key_list = ['a', 'a', 'a', 'b', 'b']
num_df.groupby([len, key_list]).min()
到此这篇关于pandas数据聚合与分组运算的实现的文章就介绍到这了,更多相关pandas数据聚合与分组运算内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
