python利用pandas统计分析—groupby()函数的使用

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一、groupby使用场景

在日常数据分析中，经常需要将数据根据某个（多个）字段划分为不同群体（group）进行分析，如电商领域将全国的总销售额根据省份进行划分，分析各省销售额的变化情况，社交领域将用户根据画像（性别、年龄）进行细分，研究用户的使用情况和偏好，如电信诈骗领域，研究诈骗用户与非诈骗用户的语音通话行为等。在Pandas中，上述的数据处理操作主要运用groupby完成，这篇文章就介绍一下groupby的基本原理、对应的agg、transform和apply操作、groupby后的去重统计及重命名列名。

二、groupby基本原理

模拟的样本数据

import pandas as pd
import numpy as np
#主叫号码 
calling_nbr=["13389012374","13389012375","13389012376","13389012377","13389012379","13389012378","16758439532","16758439533","16758439534","16758439535","16758439536","16758439537"]   
#对端号码
called_nbr=["14374397533","14374397533","14374397533","15926372438","15926372439"] 
#通话时间
start_date=["20230404","20230406","20230408"]
data=pd.DataFrame({
"calling_nbr":[calling_nbr[x] for x in np.random.randint(0,len(calling_nbr),20)],
"called_nbr":[called_nbr[x] for x in np.random.randint(0,len(called_nbr),20)],
"calling_duration":np.random.randint(10,120,20),
"start_date":[start_date[x] for x in np.random.randint(0,len(start_date),20)]})

data

将上面的样本数据集按照start_date字段划分：

group=data.groupby(["start_date"])
group

会得到一个DataFrameGroupBy对象

如何理解DataFrameGroupBy？对data进行groupby后发生了什么，ipython所返回的结果是其内存地址，并不利于直观地理解，为了看看group内部究竟是什么，把group转为list的形式看看：

list(group)

转成列表的形式后，可以看到，列表由三个元组组成，每个元组中，第一元素是组别，这里是按时start_date进行分组，所以最后分为了20230404、20230406、20230408，第二个元素的是对应组别下的DataFrame。

总结：groupby的过程就是将原有的DataFrame按照groupby的字段（这里是start_date），划分为若干个分组DataFrame，被分为多少个组就有多少个分组DataFrame。所以说，在groupby之后的一系列操作（如agg、apply等），均是基于子DataFrame的操作。理解了这点，也就基本摸清了Pandas中的groupby操作的主要原理。

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三、groupby分组运算

聚合操作是groupby后非常常见的操作，聚合操作可以用来求和、均值、最大值、最小值等，下面的表格列出了Pandas中常见的聚合操作。

函数	作用
min	最小值
max	最大值
sum	求和
mean	均值
median	中位数
std	标准差
var	方差
count	计数

基础聚合操作：只能选择一种聚合操作

单列分组

1、单组其他所有列
按calling_nbr分组（groupby），获取数据表其他所列的统计值。因为called_nbr和start_date不是数字类型，所以会自动忽略。

data.groupby('calling_nbr').mean()

2、单组单列
按calling_nbr分组（groupby），仅获取calling_duration的平均值。

data.groupby('calling_nbr')['calling_duration'].mean()

3、单组多列
按calling_nbr分组（groupby），获取calling_duration和calling_fee列的平均值。

data.groupby('calling_nbr')[['calling_duration','calling_fee']].mean()

多列分组
1、多组其他所有列
按calling_nbr和start_date分组（groupby)，获取数据表其他所列的统计值。只针对数字类型的列。

data.groupby(['calling_nbr','start_date']).mean()

2、多组单列
按calling_nbr和start_date分组（groupby)，仅获取calling_duration的平均值。

data.groupby(['calling_nbr','start_date'])['calling_duration'].mean()

3、多组多列
按calling_nbr和start_date分组（groupby)，获取calling_duration和calling_fee列的平均值。

data.groupby(['calling_nbr','start_date'])[['calling_duration','calling_fee']].mean()

agg 聚合操作：可以针对同列选择不同聚合方法

单列分组

1、单组单列

一种聚合方法，多种写法

比如求主叫号码通话时长的平均值

data.groupby('calling_nbr').agg({'calling_duration':'mean'})

data.groupby('calling_nbr')['calling_duration'].agg(['mean'])

多种聚合方法，多种写法

比如：求主叫号码通话时长的平均值，总和和标准差

data.groupby('calling_nbr').agg({'calling_duration':['mean','sum','std']})
data.groupby('calling_nbr').agg({'calling_duration':['mean',np.sum,'std']})

data.groupby('calling_nbr')['calling_duration'].agg([np.mean,np.sum,np.std])
data.groupby('calling_nbr')['calling_duration'].agg([np.mean,'sum',np.std])

2、单组多列

一种聚合方法，多种写法

data.groupby('calling_nbr').agg({'calling_duration':['mean'],'calling_fee':['sum']})

data.groupby('calling_nbr')[['calling_duration','calling_fee']].agg(['mean'])

多种聚合方法，多种写法

data.groupby('calling_nbr').agg({'calling_duration':['mean','sum','std'],'calling_fee':['mean','sum','std']})
data.groupby('calling_nbr').agg({'calling_duration':['mean',np.sum,'std'],'calling_fee':['mean',np.sum,'std']})

data.groupby('calling_nbr')[['calling_duration','calling_fee']].agg([np.mean,np.sum,np.std])
data.groupby('calling_nbr')[['calling_duration','calling_fee']].agg([np.mean,'sum',np.std])

多列分组

1、多组单列

一种聚合方法，多种写法

比如求主叫号码当天通话时长总和

data.groupby(['calling_nbr','start_date']).agg({'calling_duration':'sum'})

data.groupby(['calling_nbr','start_date'])['calling_duration'].agg(['sum'])

多种聚合方法，多种写法

data.groupby(['calling_nbr','start_date']).agg({'calling_duration':'sum','calling_duration':np.mean})

data.groupby(['calling_nbr','start_date'])['calling_duration'].agg(['sum',np.mean])

2、多组多列

一种聚合方法，多种写法

data.groupby(['calling_nbr','start_date']).agg({'calling_fee':'mean','calling_duration':'mean'})

data.groupby(['calling_nbr','start_date'])[['calling_duration','calling_fee']].agg(['mean'])

多种聚合方法，多种写法

比如求主叫号码不同天的主叫次数和平均通话时长，代码如下：

data.groupby(['calling_nbr','start_date']).agg({'calling_fee':'count','calling_duration':'mean'})

比如求主叫号码不同天的主叫次数与通话时长的总和、标准差和平均值

data.groupby(['calling_nbr','start_date']).agg({'calling_fee':['sum','count','mean'],'calling_duration':['sum','count','mean']})

data.groupby(['calling_nbr','start_date'])[['calling_duration','calling_fee']].agg(['sum','count','mean'])

注意：对于单组单列的分组来说，基础聚合操作与agg聚合操作，得到的对象有什么不同？？

• 基础聚合操作，由于只选择一列数据，所以生成的对象是Series数据结构。
• agg聚合操作后生成的对象是DataFrame数据结构。

a=data.groupby('calling_nbr')['calling_duration'].mean()
print(type(a))

a=data.groupby('calling_nbr')['calling_duration'].agg(['mean'])
a=data.groupby('calling_nbr').agg({'calling_duration':'mean'})
print(type(a))

transform

在agg 聚合中，我们学会了如何求不同主叫号码同一天的平均通话时长，agg 聚合操作形成的新DataFrame，如果现在需要在原数据集中新增加一列avg_calling_duration，代表主叫号码同一天的平均通话时长（相同一天具有一样的平均通话时长）。

如何实现？

1、正常过程：先求得主叫号码不同天的平均通话时长，然后按照主叫号码和通话时间的对应关系填充到对应的位置

avg_calling_duration=data.groupby(['calling_nbr','start_date'])['calling_duration'].mean().rename("avg_calling_duration").reset_index()

data_1 = data.merge(mean_calling_duration) 
data_1

2、使用transform函数，仅需要一行代码

data['avg_calling_duration']=data.groupby(['calling_nbr','start_date'])['calling_duration'].transform('mean')

data

transform与agg对比：

• 对agg而言，会计算得到不同号码当天的通话时长的均值并直接返回。
• 对transform而言，则会对第每一条数据求得相应的结果，同一组内的样本会有相同的值，组内求完均值后会按照原索引的顺序返回结果。

可以看下图agg与transform过程图解：

apply

对于groupby后的apply，以分组后的子DataFrame作为参数传入指定函数的，基本操作单位是DataFrame。

如果现在需要获取当天主叫与同一个被叫号码的通话次数top1的数据，如何实现？

#统计主叫与同一个被叫号码的通话次数
data['calling_called_max']=data.groupby(['calling_nbr','called_nbr','start_date'])['calling_nbr'].transform('count')

#统计主叫与同一个被叫号码的通话次数top1
def get_max_calling_called_num(x):
	df=x.sort_values(by='calling_called_max',ascending=True)
	return df.iloc[-1:]

get_max_calling_called_num_data=data.groupby(['calling_nbr','called_nbr','start_date'],as_index=False).apply(get_max_calling_called_num)

注意：关于apply的使用，这里有个小建议，虽然说apply拥有更大的灵活性，但apply的运行效率会比agg和transform更慢。所以，groupby之后能用agg和transform解决的问题还是优先使用这两个方法，实在解决不了了才考虑使用apply进行操作。

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四、groupby分组后去重统计nunique()

nunique()：统计groupby()分组后组内不同值的个数，比如适用于统计主叫号码拨打去重后的对端号码个数。

举例1
要求：统计主叫号码拨打去重后的对端号码个数。

#方法二选一。
data.groupby('calling_nbr')['called_nbr'].nunique()
data.groupby('calling_nbr').agg({ "called_nbr": pd.Series.nunique})

与unique()的区别：unique()方法返回的是去重之后的不同值。

data.groupby('calling_nbr')['called_nbr'].unique()

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五、groupby分组后重命名列名

groupby分组后对某列进行聚合计算，需要对聚合计算后的新列进行重命名。

• 第一：先观察数据类型，要转变为DataFrame数据类型，再重命名。
• 第二：查看groupby后DataFrame.columns是什么格式。
• 第三：再选择合适的方法进行重命名。

rename()

rename()重命名，reset_index()将DataFrame的索引转成DataFrame的列。

1、对单列进行重命名。

举例1

data_1=data.groupby('calling_nbr').agg({'calling_duration':'mean'})
print(type(data_1)) #查看数据类型
print(data_1.colunms） #查看列名格式

我们可以看到，是DataFrame数据类型且DataFrame的列名格式是含单元素的列表，可以直接使用rename重命名。

data_1.rename(columns={'calling_duration':'calling_duration_avg'}).reset_index()

举例2

data_1=data.groupby('calling_nbr')['calling_duration'].mean()
print(type(data_1)) #查看数据类型

我们可以看到，对单列进行聚合得到是Series数据类型，因此先转换成DataFrame数据类型，再重命名。

data_1.to_frame() #将Series数据类型转成DataFrame数据类型。

data_1.rename(columns={'calling_duration':'calling_duration_avg'}).reset_index()

注意：如果是对单列进行聚合得到是Series数据类型，要先转换成DataFrame数据类型，再重命名。

2、对多列进行重命名

举例1

#两种常用的聚合方法，二选一。
data_1=data.groupby('calling_nbr')[['calling_duration','calling_fee']].mean()
data_1=data.groupby('calling_nbr').agg({'calling_duration':'mean','calling_fee':'mean'})

使用这两种方法都可以对多列进行聚合计算，groupby聚合计算后的数据情况如下。

print(type(data_1)) #查看数据类型

都是DataFrame数据类型。

print(data_1.columns) #查看列名格式

DataFrame的列名格式都是含单元素的列表。

我们可以看到，是DataFrame数据类型且DataFrame的列名格式是含单元素的列表，可以直接使用rename()重命名。

data_1.rename(columns={'calling_duration':'calling_duration_avg','calling_fee':'calling_fee_avg'})

举例2

data_1=data.groupby('calling_nbr')[['calling_duration','calling_fee']].agg(['mean'])
data_1

print(type(data_1)) #查看数据类型

是DataFrame数据类型。

print(data_1.columns) #查看列名格式

查看dataframe的列名格式，发现聚合后的列名是MultiIndex类型。此时，必须通过元组的复合索引方式，才能有效提取列的信息。

data_1.columns.values

查看列名的元素，我们可以看到每个列都是一个元组。通过下面两种方法都可以重命名：

• 方法一：通过遍历columns的方式，将MultiIndex的一级和二级索引拼接在一起，作为data的新列名。

data_1.columns=[i[0] + "_" + i[1] for i in data_1.columns]
data_1

• 方法二：只需要将元组拼接成字符串，然后替换原来的列名就可以了。

data_1.columns = ['_'.join(col).strip() for col in data_1.columns.values]
data_1

直接重新命名列名

使用"dataframe.columns=[‘新列名’]或dataframe.columns=pd.Series([‘新列名’])" 重命名。

1、要求：对单列进行重命名。

举例1

#对单列进行聚合计算的两种方式，二选一
data_1=data.groupby('calling_nbr').agg({'calling_duration':'mean'})

data_1=data.groupby('calling_nbr')['calling_duration'].mean()
data_1.to_frame()#生成是Series数据类型，因此使用to_frame()转换成DataFrame数据类型。

#直接重命名的两种方法，二选一。
data_1.columns = pd.Series(['calling_duration_avg'])
data_1.columns = ['calling_duration_avg']

#reset_index()将DataFrame的索引转成DataFrame的列。
data_1.reset_index(inplace=True) 

2、要求：对多列进行重命名。

举例1

#对多列进行聚合计算的两种方式，二选一
data_1=data.groupby('calling_nbr')[['calling_duration','calling_fee']].mean()
data_1=data.groupby('calling_nbr').agg({'calling_duration':'mean','calling_fee':'mean'})

#直接重命名的两种方法，二选一。
data_1.columns = pd.Series(['calling_duration_avg','calling_fee_avg'])
data_1.columns = ['calling_duration_avg','calling_fee_avg']

#reset_index()将DataFrame的索引转成DataFrame的列。
data_1.reset_index(inplace=True) 

举例2

data_1=data.groupby('calling_nbr')[['calling_duration','calling_fee']].agg(['mean'])

print(data_1.columns)  #查看列名格式

聚合后的列名是MultiIndex类型，不能使用"dataframe.columns=[‘新列名’]或dataframe.columns=pd.Series([‘新列名’])" 直接重命名。要多做一个步骤的处理，可以通过遍历columns的方式，先将MultiIndex的一级和二级索引拼接在一起，作为data的新列名或者先将元组拼接成字符串，再替换原来的列名就可以了。（具体例子见rename()目录下“对多列进行重命名”的举例2）

注意

• 对单列进行重命名，注意基础聚合方法：data_1=data.groupby(‘calling_nbr’)[‘calling_duration’].mean()生成的是Series数据类型。
• 对多列进行重命名，注意agg聚合方法写法：data_1=data.groupby(‘calling_nbr’)[[‘calling_duration’,‘calling_fee’]].agg([‘mean’])，生成的列名格式是MultiIndex类型，不能直接使用rename方法和"dataframe.columns=[‘新列名’]或dataframe.columns=pd.Series([‘新列名’])" 重命名。

重命名所有的列名：add_prefix() /add_suffix()

在处理大量dataframe数据时，我们可能对所有列名进行重命名操作。

pandas.DataFrame.add_prefix() 函数来修改列名的前缀，
pandas.DataFrame.add_suffix() 函数来修改列名的后缀。
聚合后的列名是MultiIndex类型，不能使用这种方法。

#三种方法达到效果是一致
data_1=data.groupby('calling_nbr').agg({'calling_duration':'mean','calling_fee':'mean'}).add_prefix('new_')

data_1=data.groupby('calling_nbr')[['calling_duration','calling_fee']].mean().add_prefix('new_')

data_1=data.groupby('calling_nbr').mean().add_prefix('new_')

参考文章：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/101284491
https://blog.csdn.net/qq_39657585/article/details/114789396
https://blog.csdn.net/yeshang_lady/article/details/105345653
https://blog.csdn.net/weixin_43609275/article/details/86220907
https://blog.csdn.net/weixin_39923556/article/details/123002620
https://blog.csdn.net/pz789as/article/details/106059610
https://zhuanlan.zhihu.com/p/358006128