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pandas数据聚合与分组运算
数据聚合与分组运算
对数据集进行分组并对各组应用一个函数（无论是聚合还是转换），通常是数据分析工作中的重要环节。在将数据集加载、融合、准备好之后，通常就是计算分组统计或生成透视表。pandas提供了一个灵活高效的gruopby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。
关系型数据库和SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）能够如此流行的原因之一就是其能够方便地对数据进行连接、过滤、转换和聚合。但是，像SQL这样的查询语言所能执行的分组运算的种类很有限。在本章中你将会看到，由于Python和pandas强大的表达能力，我们可以执行复杂得多的分组运算（利用任何可以接受pandas对象或NumPy数组的函数）。
分组与聚合的原理
在Pandas中，分组是指使用特定的条件将原数据划分为多个组，聚合在这里指的是，对每个分组中的数据执行某些操作，最后将计算的结果进行整合。
分组与聚合的过程大概分为以下三步：
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通过groupby()方法将数据拆分成组
groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True,group_keys=True, squeeze=False, observed=False, **kwargs)
- by：用于确定进行分组的依据。
- axis：表示分组轴的方向。
- sort：表示是否对分组标签进行排序，接收布尔值，默认为True。
按列名进行分组
# 通过列名进行分组
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"key":['c','b','c','a','b','b','a','c','a'],
"data":[2,4,6,8,10,1,14,16,19]
})
print(df)
'''
key data
0 c 2
1 b 4
2 c 6
3 a 8
4 b 10
5 b 1
6 a 14
7 c 16
8 a 19
'''
# 按照key列进行分组
print(df.groupby(by='key'))
'''
'''
group_obj = df.groupby('key')
for i in group_obj:
print(i)
'''
('a', key data
3 a 8
6 a 14
8 a 19)
('b', key data
1 b 4
4 b 10
5 b 1)
('c', key data
0 c 2
2 c 6
7 c 16)
'''
按Series对象进行分组
如果Series对象与Pandas对象的索引长度不相同时，则只会将具有相同索引的部分数据进行分组
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'key1':['A','A','B','B','A'],
'key2':['one','two','one','two','one'],
'data1':['2','3','4','6','8'],
'data2':['3','5','6','3','7']
})
print(df)
'''
key1 key2 data1 data2
0 A one 2 3
1 A two 3 5
2 B one 4 6
3 B two 6 3
4 A one 8 7
'''
se = pd.Series(['a','b','c','a','b'])
print(se)
'''
0 a
1 b
2 c
3 a
4 b
dtype: object
'''
group_obj = df.groupby(se) # 定义series对象进行分组
for i in group_obj:
print(i)
'''
('a', key data
0 c 2
3 a 8)
('b', key data
1 b 4
4 b 10)
('c', key data
2 c 6)
'''
按字典进行分组
可以将这个字典传给groupby，来构造数组
# 通过字典进行分组
from pandas import DataFrame,Series
num_df = DataFrame({'a':[1,2,3,4,5],
'b':[6,7,8,9,10],
'c':[11,12,13,14,15],
'd':[5,4,3,2,1],
'e':[10,9,8,7,6]})
print(num_df)
'''
a b c d e
0 1 6 11 5 10
1 2 7 12 4 9
2 3 8 13 3 8
3 4 9 14 2 7
4 5 10 15 1 6
'''
# 定义分组规则
mapping = {'a':'第一组','b':'第二组','c':'第一组','d':'第三组','e':'第二组'}
by_column = num_df.groupby(mapping, axis=1)
for i in by_column:
print(i)
'''
('第一组', a c
0 1 11
1 2 12
2 3 13
3 4 14
4 5 15)
('第三组', d
0 5
1 4
2 3
3 2
4 1)
('第二组', b e
0 6 10
1 7 9
2 8 8
3 9 7
4 10 6)
'''
按函数进行分组
将函数作为分组键会更加灵活，任何一个被当做分组键的函数都会在各个索引值上被调用一次，返回的值会被用作分组名称。
使用内置函数len进行分组 groupby_obj = df.groupby(len)
比起使用字典或Series，使用Python函数是一种更原生的方法定义分组映射。任何被当做分组键的函数都会在各个索引值上被调用一次，其返回值就会被用作分组名称。你可以计算一个字符串长度的数组，更简单的方法是传入len函数：
key_list = ['a', 'a', 'a', 'b', 'b'] num_df.groupby([len, key_list]).min()
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