Pandas（七）：分组聚合groupby

一、什么是分组？

类似SQL：

select city,max(temperature) from city_weather group by city;

groupby：先对数据分组，然后在每个分组上应用聚合函数、转换函数（例如sum、mean等函数）

二、分组并使用聚合函数做数据统计

1.创建数据

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C': np.random.randn(8),
                   'D': np.random.randn(8)})

print(df)

2.单个列groupby，查询所有数据列的统计

将A分组，求和

df.groupby('A').sum()

• groupby中的’A’变成了数据的索引列
• 因为要统计sum，但B列不是数字，所以被自动忽略掉

3.多个列groupby，查询所有数据列的统计

将AB列分组，求平均数

df.groupby(['A','B']).mean()

我们看到：(‘A’,‘B’)成对变成了二级索引，加入 as_index=False参数取消AB索引

df.groupby(['A','B'], as_index=False).mean()

4.同时查看多种数据统计

对A分组，然后分别求和，平均数和标准差

df.groupby('A').agg([np.sum, np.mean, np.std])

我们看到有C和D两组数据的三个数据统计，倘若我们只查看C或者D的数据

# 方法1：预过滤，性能更好
df.groupby('A')['C'].agg([np.sum, np.mean, np.std])
# 方法2
df.groupby('A').agg([np.sum, np.mean, np.std])['C']

5.不同列使用不同的聚合函数

对A分组，求C的和，D的平均值

df.groupby('A').agg({"C":np.sum, "D":np.mean})

---

三、分组后的遍历

for循环可以直接遍历每个group

1.创建数据

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C': np.random.randn(8),
                   'D': np.random.randn(8)})

2.遍历单个列聚合的分组

①对A分组，进行遍历

g = df.groupby('A')  # g= 
for name, group in g:
    print(name)
    print(group)
    print()

我们可以看到大概流程，先分组，分组了一项后，就会对该项进行统计。
②获取单个分组的数据

g.get_group('bar')

3.遍历多个列聚合的分组

①对AB分组，进行遍历

g = df.groupby(['A', 'B'])
for name,group in g:
    print(name)
    print(group)
    print()

可以看到，name是一个2个元素的tuple，代表不同的列

②获取单个分组的数据

g.get_group(('foo', 'one'))

③可以直接查询group后的某几列，生成Series或者子DataFrame

g = df.groupby(['A', 'B'])
# print(g['C'])  #g['C']=
for name, group in g['C']:
    print(name)
    print(group)
    print(type(group))
    print()