Pandas分組聚合

• 創(chuàng)建一個(gè)dataframe結(jié)構(gòu)
• 分組函數(shù) groupby()
• • 初識(shí)分組聚合
  • 多重行索引分組聚合
  • 對(duì)多列數(shù)據(jù)進(jìn)行分組聚合
  • 綜合應(yīng)用
• 聚合函數(shù) agg（aggregate）
• • 求 多列數(shù)據(jù) 的 多個(gè)指標(biāo)
  • 對(duì)多列數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)不同的指標(biāo)
  • 對(duì)多列數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)不同個(gè)數(shù)的指標(biāo)
  • agg調(diào)用 自定義函數(shù)
  • 使用agg 調(diào)用numpy的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)

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import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    data={'name': ['z_s', 'l_s', 'w_w', 'z_l', 'y_s', 'j_j', 'l_b', 'z_f', 'hs_q', 'lbl_k', 'qy_n', 'mg_n'],
        'score': [100, 97, 98, 89, 67, 59, 29, 87, 78, 89, 88, 80],
        'group': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2],
        'cls': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
        'height': [178.0, 180.0, 176.0, 182.0, 189.0, 190.0, 172.5, 175.0, 165.0, 160.0, 158.5, 159.0]
    },
    index=['stu_' + str(i) for i in np.arange(1, 13, 1)]
)
print('df:\n', df)

分組函數(shù) groupby() 初識(shí)分組聚合

我們可以通過DataFrame.groupby(by=[”column“]) 方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，再根據(jù)需求進(jìn)行 聚合操作。

統(tǒng)計(jì)各個(gè)班的最高的成績(jī)：

# 先按照班級(jí)進(jìn)行分組，再統(tǒng)計(jì)各個(gè)組里面的成績(jī)的大值！
ret = df.groupby(by=['cls'])['score'].max().reset_index()
print('ret:\n', ret)

分開來看就是：

ret = df.groupby(by=['cls'])	# 將數(shù)據(jù)以 cls 進(jìn)行分組，返回 DataFrameGroupBy 對(duì)象
print(ret)		#ret = ret['score']				# 取出 score 列，返回 SeriesGroupBy 對(duì)象
print(ret)		#ret = ret.max()					# 取出 score 中的大值，返回 Series 對(duì)象
print(ret)
"""
cls
A    100
B     89
Name: score, dtype: int64
"""
ret = ret.reset_index()			# 重設(shè)索引，返回 DataFrame 對(duì)象
print(ret)
"""
  cls  score
0   A    100
1   B     89
"""

多重行索引分組聚合

統(tǒng)計(jì)各個(gè)班的各個(gè)小組的最高成績(jī)

# 先按照班級(jí)分組，再按照小組分組，最后統(tǒng)計(jì)各個(gè)小組內(nèi)成績(jī)的大值
ret = df.groupby(by=['cls', 'group'])['score'].max()
print('ret:\n', ret)
print('index:\n', ret.index)	# MultiIndex ---多重行索引
ret = ret.reset_index()			# 重設(shè)索引
print(ret)

對(duì)多列數(shù)據(jù)進(jìn)行分組聚合

統(tǒng)計(jì)各個(gè)班級(jí)的成績(jī)、身高的平均值：

# 按照班級(jí)分組，統(tǒng)計(jì)各個(gè)組內(nèi) 成績(jī)、身高的平均值
ret = df.groupby(by=['cls'])[['score', 'height']].mean().reset_index()
print('ret:\n', ret)

綜合應(yīng)用

統(tǒng)計(jì)各個(gè)班級(jí)、各個(gè)小組的成績(jī)、身高的平均值

# 先按照班級(jí)分組、再按照小組分組---統(tǒng)計(jì)各個(gè)小組內(nèi)的成績(jī)的平均值、身高的平均值
ret = df.groupby(by=['cls', 'group'])[['score', 'height']].mean().reset_index()
print('ret:\n', ret)

聚合函數(shù) agg（aggregate）

在Pandas中，agg和aggregate兩個(gè)函數(shù)指向同一個(gè)方法，使用時(shí)寫任意一個(gè)即可。

求 多列數(shù)據(jù) 的 多個(gè)指標(biāo)

統(tǒng)計(jì)成績(jī)、身高的大值、均值

# 使用agg 方法 可以對(duì)多列數(shù)據(jù)一次性求出多個(gè)指標(biāo)
ret = df.loc[:, ['score', 'height']].agg([np.max, np.mean])
print('ret:\n', ret)

對(duì)多列數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)不同的指標(biāo)

統(tǒng)計(jì)成績(jī)的均值、同時(shí)統(tǒng)計(jì)身高的大值

ret = df.agg({'score': [np.mean], 'height': [np.max]})
print('ret:\n',ret)

對(duì)多列數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)不同個(gè)數(shù)的指標(biāo)

統(tǒng)計(jì)成績(jī)的均值、大值、中位數(shù) 和 身高的均值

ret = df.agg({'score': [np.mean, np.max, np.median], 'height': [np.mean]})
print('ret:\n', ret)

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使用agg 方法也可以配合著 分組 對(duì)不同列、不同的數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)不同個(gè)數(shù)的 不同指標(biāo)！

ret = df.groupby(by=['cls']).agg({'height': [np.max,np.mean], 'score': [np.min]})
print('ret:\n', ret)

agg調(diào)用 自定義函數(shù)

ret = df.loc[:, 'score'].agg(lambda x: x + 1)
print('ret1:\n', ret)


def func_add_one(x):
    return x + 1

ret = df.loc[:, 'score'].agg(func_add_one)
print('ret2:\n', ret)

# 對(duì)多列 使用自定義函數(shù)
ret = df.loc[:, ['score', 'height']].agg(func_add_one)
print('ret3:\n', ret)

使用agg 調(diào)用numpy的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)

# 統(tǒng)計(jì)所有同學(xué)成績(jī)的和
ret = df.loc[:, 'score'].agg(np.sum)
print('ret:\n',ret)
print('type:\n',type(ret))

# # 統(tǒng)計(jì)所有同學(xué) 成績(jī)以及身高 的和
ret = df.loc[:, ['score', 'height']].agg(np.sum)
print('ret:\n', ret)
print('type:\n',type(ret))

# 統(tǒng)計(jì)身高 + 成績(jī)（無意義的，只是為了演示能夠 同一行相加）
ret = df.loc[:, ['score', 'height']].agg(np.sum, axis=1)	# 使用axis指定相加的方向
print('ret:\n', ret)
print('type:\n',type(ret))

---

除了以上方法之外，還可以使用自定義方法聚合，可以參見我的這篇文章：Pandas使用自定義方法

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新聞標(biāo)題：【Pandas分組聚合】groupby()、agg()方法的使用-創(chuàng)新互聯(lián)
URL鏈接：http://aaarwkj.com/article34/iecpe.html

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