python size和count_Pandas分组运算（groupby）修炼

Pandas分组运算(groupby)修炼

Pandas的groupby()功能很强大，用好了可以方便的解决很多问题，在数据处理以及日常工作中经常能施展拳脚。

今天，我们一起来领略下groupby()的魅力吧。

首先，引入相关package：

import pandas as pd

import numpy as np

groupby的基础操作

In [2]: df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'a', 'c', 'a', 'c', 'b', 'c'],

...: 'B': [2, 8, 1, 4, 3, 2, 5, 9],

...: 'C': [102, 98, 107, 104, 115, 87, 92, 123]})

...: df

...:

Out[2]:

A B C

0 a 2 102

1 b 8 98

2 a 1 107

3 c 4 104

4 a 3 115

5 c 2 87

6 b 5 92

7 c 9 123

按A列分组(groupby)，获取其他列的均值

df.groupby('A').mean()

Out[3]:

B C

A

a 2.0 108.000000

b 6.5 95.000000

c 5.0 104.666667

按多列进行分组(groupby)

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

Out[4]:

C

A B

a 1 107

2 102

3 115

b 5 92

8 98

c 2 87

4 104

9 123

分组后选择列进行运算

分组后，可以选取单列数据，或者多个列组成的列表(list)进行运算

In [5]: df = pd.DataFrame([[1, 1, 2], [1, 2, 3], [2, 3, 4]], columns=["A", "B", "C"])

...: df

...:

Out[5]:

A B C

0 1 1 2

1 1 2 3

2 2 3 4

In [6]: g = df.groupby("A")

In [7]: g['B'].mean() # 仅选择B列

Out[7]:

A

1 1.5

2 3.0

Name: B, dtype: float64

In [8]: g[['B', 'C']].mean() # 选择B、C列

Out[8]:

B C

A

1 1.5 2.5

2 3.0 4.0

可以针对不同的列选用不同的聚合方法

In [9]: g.agg({'B':'mean', 'C':'sum'})

Out[9]:

B C

A

1 1.5 5

2 3.0 4

聚合方法size()和count()

size跟count的区别： size计数时包含NaN值，而count不包含NaN值

In [10]: df = pd.DataFrame({"Name":["Alice", "Bob", "Mallory", "Mallory", "Bob" , "Mallory"],

...: "City":["Seattle", "Seattle", "Portland", "Seattle", "Seattle", "Portland"],

...: "Val":[4,3,3,np.nan,np.nan,4]})

...:

...: df

...:

Out[10]:

City Name Val

0 Seattle Alice 4.0

1 Seattle Bob 3.0

2 Portland Mallory 3.0

3 Seattle Mallory NaN

4 Seattle Bob NaN

5 Portland Mallory 4.0

count()

In [11]: df.groupby(["Name", "City"], as_index=False)['Val'].count()

Out[11]:

Name City Val

0 Alice Seattle 1

1 Bob Seattle 1

2 Mallory Portland 2

3 Mallory Seattle 0

size()

In [12]: df.groupby(["Name", "City"])['Val'].size().reset_index(name='Size')

Out[12]:

Name City Size

0 Alice Seattle 1

1 Bob Seattle 2

2 Mallory Portland 2

3 Mallory Seattle 1

分组运算方法 agg()

针对某列使用agg()时进行不同的统计运算

In [13]: df = pd.DataFrame({'A': list('XYZXYZXYZX'), 'B': [1, 2, 1, 3, 1, 2, 3, 3, 1, 2],

...: 'C': [12, 14, 11, 12, 13, 14, 16, 12, 10, 19]})

...: df

...:

Out[13]:

A B C

0 X 1 12

1 Y 2 14

2 Z 1 11

3 X 3 12

4 Y 1 13

5 Z 2 14

6 X 3 16

7 Y 3 12

8 Z 1 10

9 X 2 19

In [14]: df.groupby('A')['B'].agg({'mean':np.mean, 'standard deviation': np.std})

Out[14]:

mean standard deviation

A

X 2.250000 0.957427

Y 2.000000 1.000000

Z 1.333333 0.577350

针对不同的列应用多种不同的统计方法

In [15]: df.groupby('A').agg({'B':[np.mean, 'sum'], 'C':['count',np.std]})

Out[15]:

B C

mean sum count std

A

X 2.250000 9 4 3.403430

Y 2.000000 6 3 1.000000

Z 1.333333 4 3 2.081666

分组运算方法 apply()

In [16]: df = pd.DataFrame({'A': list('XYZXYZXYZX'), 'B': [1, 2, 1, 3, 1, 2, 3, 3, 1, 2],

...: 'C': [12, 14, 11, 12, 13, 14, 16, 12, 10, 19]})

...: df

...:

Out[16]:

A B C

0 X 1 12

1 Y 2 14

2 Z 1 11

3 X 3 12

4 Y 1 13

5 Z 2 14

6 X 3 16

7 Y 3 12

8 Z 1 10

9 X 2 19

In [17]: df.groupby('A').apply(np.mean)

...: # 跟下面的方法的运行结果是一致的

...: # df.groupby('A').mean()

Out[17]:

B C

A

X 2.250000 14.750000

Y 2.000000 13.000000

Z 1.333333 11.666667

apply()方法可以应用lambda函数，举例如下:

In [18]: df.groupby('A').apply(lambda x: x['C']-x['B'])

Out[18]:

A

X 0 11

3 9

6 13

9 17

Y 1 12

4 12

7 9

Z 2 10

5 12

8 9

dtype: int64

In [19]: df.groupby('A').apply(lambda x: (x['C']-x['B']).mean())

Out[19]:

A

X 12.500000

Y 11.000000

Z 10.333333

dtype: float64

分组运算方法 transform()

前面进行聚合运算的时候，得到的结果是一个以分组名为 index 的结果对象。如果我们想使用原数组的 index 的话，就需要进行 merge 转换。transform(func, args, *kwargs) 方法简化了这个过程，它会把 func 参数应用到所有分组，然后把结果放置到原数组的 index 上(如果结果是一个标量，就进行广播)：

In [20]: df = pd.DataFrame({'group1' : ['A', 'A', 'A', 'A',

...: 'B', 'B', 'B', 'B'],

...: 'group2' : ['C', 'C', 'C', 'D',

...: 'E', 'E', 'F', 'F'],

...: 'B' : ['one', np.NaN, np.NaN, np.NaN,

...: np.NaN, 'two', np.NaN, np.NaN],

...: 'C' : [np.NaN, 1, np.NaN, np.NaN,

...: np.NaN, np.NaN, np.NaN, 4]})

...: df

...:

Out[20]:

B C group1 group2

0 one NaN A C

1 NaN 1.0 A C

2 NaN NaN A C

3 NaN NaN A D

4 NaN NaN B E

5 two NaN B E

6 NaN NaN B F

7 NaN 4.0 B F

In [21]: df.groupby(['group1', 'group2'])['B'].transform('count')

Out[21]:

0 1

1 1

2 1

3 0

4 1

5 1

6 0

7 0

Name: B, dtype: int64

In [22]: df['count_B']=df.groupby(['group1', 'group2'])['B'].transform('count')

...: df

...:

Out[22]:

B C group1 group2 count_B

0 one NaN A C 1

1 NaN 1.0 A C 1

2 NaN NaN A C 1

3 NaN NaN A D 0

4 NaN NaN B E 1

5 two NaN B E 1

6 NaN NaN B F 0

7 NaN 4.0 B F 0

上面运算的结果分析： {‘group1’:’A’, ‘group2’:’C’}的组合共出现3次，即index为0,1,2。对应”B”列的值分别是”one”,”NaN”,”NaN”，由于count()计数时不包括Nan值，因此{‘group1’:’A’, ‘group2’:’C’}的count计数值为1。

transform()方法会将该计数值在dataframe中所有涉及的rows都显示出来(我理解应该就进行广播)

将某列数据按数据值分成不同范围段进行分组(groupby)运算

In [23]: np.random.seed(0)

...: df = pd.DataFrame({'Age': np.random.randint(20, 70, 100),

...: 'Sex': np.random.choice(['Male', 'Female'], 100),

...: 'number_of_foo': np.random.randint(1, 20, 100)})

...: df.head()

...:

Out[23]:

Age Sex number_of_foo

0 64 Female 14

1 67 Female 14

2 20 Female 12

3 23 Male 17

4 23 Female 15

这里将“Age”列分成三类，有两种方法可以实现：

(a)bins=4

(b)bins=[19, 40, 65, np.inf]

In [24]: pd.cut(df['Age'], bins=4)

Out[24]:

...

In [25]: pd.cut(df['Age'], bins=[19,40,65,np.inf])

分组结果范围结果如下：

In [26]: age_groups = pd.cut(df['Age'], bins=[19,40,65,np.inf])

...: df.groupby(age_groups).mean()

运行结果如下：

按‘Age’分组范围和性别(sex)进行制作交叉表

In [27]: pd.crosstab(age_groups, df['Sex'])

运行结果如下：

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