19 Pandas怎样对每个分组应用apply函数

19 Pandas怎样对每个分组应用apply函数?

知识：Pandas的GroupBy遵从split、apply、combine模式

这里的split指的是pandas的groupby，我们自己实现apply函数，apply返回的结果由pandas进行combine得到结果

GroupBy.apply(function)

• function的第一个参数是dataframe
• function的返回结果，可是dataframe、series、单个值，甚至和输入dataframe完全没关系

本次实例演示：

1. 怎样对数值列按分组的归一化？
2. 怎样取每个分组的TOPN数据？

实例1：怎样对数值列按分组的归一化？

将不同范围的数值列进行归一化，映射到[0,1]区间：

• 更容易做数据横向对比，比如价格字段是几百到几千，增幅字段是0到100
• 机器学习模型学的更快性能更好

归一化的公式：

演示：用户对电影评分的归一化

每个用户的评分不同，有的乐观派评分高，有的悲观派评分低，按用户做归一化

  
  
  
  

   import pandas as pd

ratings = pd.read_csv(
    "./datas/movielens-1m/ratings.dat", 
    sep="::",
    engine='python', 
    names="UserID::MovieID::Rating::Timestamp".split("::")
)
ratings.head()


  
  
  
  

.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; }

.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } 

	UserID	MovieID	Rating	Timestamp
0	1	1193	5	978300760
1	1	661	3	978302109
2	1	914	3	978301968
3	1	3408	4	978300275
4	1	2355	5	978824291

  
  
  
  

   
# 实现按照用户ID分组，然后对其中一列归一化
def ratings_norm(df):
    """
    @param df：每个用户分组的dataframe
    """
    min_value = df["Rating"].min()
    max_value = df["Rating"].max()
    df["Rating_norm"] = df["Rating"].apply(
        lambda x: (x-min_value)/(max_value-min_value))
    return df

ratings = ratings.groupby("UserID").apply(ratings_norm)


ratings[ratings["UserID"]==1].head()

  
  
  
  

.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; }

.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } 

	UserID	MovieID	Rating	Timestamp	Rating_norm
0	1	1193	5	978300760	1.0
1	1	661	3	978302109	0.0
2	1	914	3	978301968	0.0
3	1	3408	4	978300275	0.5
4	1	2355	5	978824291	1.0

可以看到UserID1这个用户，Rating3是他的最低分，是个乐观派，我们归一化到0分；

实例2：怎样取每个分组的TOPN数据？

获取2018年每个月温度最高的2天数据

  
  
  
  

   
fpath = "./datas/beijing_tianqi/beijing_tianqi_2018.csv"
df = pd.read_csv(fpath)
# 替换掉温度的后缀℃
df.loc[:, "bWendu"] = df["bWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')
df.loc[:, "yWendu"] = df["yWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')
# 新增一列为月份
df['month'] = df['ymd'].str[:7]
df.head()


  
  
  
  

.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; }

.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } 

	ymd	bWendu	yWendu	tianqi	fengxiang	fengli	aqi	aqiInfo	aqiLevel	month
0	2018-01-01	3	-6	晴~多云	东北风	1-2级	59	良	2	2018-01
1	2018-01-02	2	-5	阴~多云	东北风	1-2级	49	优	1	2018-01
2	2018-01-03	2	-5	多云	北风	1-2级	28	优	1	2018-01
3	2018-01-04	0	-8	阴	东北风	1-2级	28	优	1	2018-01
4	2018-01-05	3	-6	多云~晴	西北风	1-2级	50	优	1	2018-01

  
  
  
  

   
def getWenduTopN(df, topn):
    """
    这里的df，是每个月份分组group的df
    """
    return df.sort_values(by="bWendu")[["ymd", "bWendu"]][-topn:]

df.groupby("month").apply(getWenduTopN, topn=1).head()


  
  
  
  

.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; }

.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } 

		ymd	bWendu
month
2018-01	18	2018-01-19	7
2018-02	56	2018-02-26	12
2018-03	85	2018-03-27	27
2018-04	118	2018-04-29	30
2018-05	150	2018-05-31	35

我们看到，grouby的apply函数返回的dataframe，其实和原来的dataframe其实可以完全不一样

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