文章详情

短信预约-IT技能 免费直播动态提醒

请输入下面的图形验证码

提交验证

短信预约提醒成功

Python groupby函数图文详解

2024-04-02 19:55

关注

一、分组原理

核心:

1、不论分组键是数组、列表、字典、Series、函数,只要其与待分组变量的轴长度一致都可以传入groupby进行分组。

2、默认axis=0按行分组,可指定axis=1对列分组。

groupby()语法格式

DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, group_keys=True, squeeze=False,  observed=False, **kwargs)

groupby原理

groupby就是按XX分组,比如将一个数据集按A进行分组,效果如下

使用groupby实现功能

import numpy as np
import pandas as pd
 
data = pd.DataFrame({
    'name': ['Tom', 'Kaggle', 'Litter', 'Sam', 'Sam', 'Sam'],
    'race': ['B', 'C', 'D', 'E', 'B', 'C'],
    'age': [37.0, 61.0, 56.0, 87.0, 58.0, 34.0],
    'signs_of_mental_illness': [True, True, False, False, False, False]
})
 
data.groupby('race')

 返回结果如上  得到一个叫DataFrameGroupBy的东西,pandas不能直接显示出来 可以调用list显示出来

groupby()的配合函数 函数 适用场景备注.mean()均值.count()计数.min()最小值.mean().unstack()求均值,聚合表的层次索引不堆叠.size()计算分组大小GroupBy的size方法,将返回一个含有分组大小的Series.apply().agg()

这里演示.mean()和.count()

# mean()
data.groupby('name')['age'].mean()
# count()
data.groupby('name')['age'].count()
data.groupby('age').count()

 也可以根据单键多列进行聚合

# 单键多列聚合
data.groupby('name')[['race','age',]].count()

 .agg操作 可以取多个函数进行选择 有时候我们既需要平均值,有需要计数(也可是取一个)

agg为列表

print(data.groupby('name')['age'].agg(['mean']))
 
print(data.groupby('name')['age'].agg(['mean','count']))

也可以传入字典,对组内不同列采取不同的操作

print(data.groupby('race').agg({'age': np.median, 'signs_of_mental_illness': np.mean}))

.apply()

可以使用我们自己所创建的函数

print('apply之前')
grouped = data.groupby('name')
for name, group in grouped:
    print(name)
    print(group)
print('\n')
print('apply之后')
print(data.groupby('name').apply(lambda x: x.head(2)))

 简单操作基本介绍完成

有时候需要将聚合的另一列放到一起 并且取消键的重复值 这个时候可以这样做

上面是构建的数据,需要对订购时间进行处理,这里我们是将月份+天数/30,然后对ID列进行去重,并将后面Time列计算的结果放到一起

import numpy as np
import pandas as pd
 
 
data = pd.read_excel('订购时间预测2.xlsx')
def cut_m_d(x):
	return round(x.month + x.day / 30, 2)
 
data['m_d'] = data['Time'].apply(cut_m_d)
grouped = data.groupby('ID')
# 这一步是去重(ID),不去重会出现错误
result = grouped['m_d'].unique()
result2 = result.reset_index()
print(result2)

总结

到此这篇关于Python groupby函数详解的文章就介绍到这了,更多相关groupby函数详解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!

阅读原文内容投诉

免责声明:

① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。

② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341

软考中级精品资料免费领

  • 历年真题答案解析
  • 备考技巧名师总结
  • 高频考点精准押题
  • 2024年上半年信息系统项目管理师第二批次真题及答案解析(完整版)

    难度     813人已做
    查看
  • 【考后总结】2024年5月26日信息系统项目管理师第2批次考情分析

    难度     354人已做
    查看
  • 【考后总结】2024年5月25日信息系统项目管理师第1批次考情分析

    难度     318人已做
    查看
  • 2024年上半年软考高项第一、二批次真题考点汇总(完整版)

    难度     435人已做
    查看
  • 2024年上半年系统架构设计师考试综合知识真题

    难度     224人已做
    查看

相关文章

发现更多好内容

猜你喜欢

AI推送时光机
位置:首页-资讯-后端开发
咦!没有更多了?去看看其它编程学习网 内容吧
首页课程
资料下载
问答资讯