# Python 数据分析三剑客之 Pandas（六）：GroupBy 数据分裂/应用/合并

TRHX

2020-06-17

Python 数据分析 / Pandas

字数统计:

4,976字

阅读时长≈

26分

Pandas 系列文章：

- Python 数据分析三剑客之 Pandas（一）：认识 Pandas 及其 Series、DataFrame 对象
- Python 数据分析三剑客之 Pandas（二）：Index 索引对象以及各种索引操作
- Python 数据分析三剑客之 Pandas（三）：算术运算与缺失值的处理
- Python 数据分析三剑客之 Pandas（四）：函数应用、映射、排序和层级索引
- Python 数据分析三剑客之 Pandas（五）：统计计算与统计描述
- Python 数据分析三剑客之 Pandas（六）：GroupBy 数据分裂、应用与合并
- Python 数据分析三剑客之 Pandas（七）：合并数据集
- Python 数据分析三剑客之 Pandas（八）：数据重塑、重复数据处理与数据替换
- Python 数据分析三剑客之 Pandas（九）：时间序列
- Python 数据分析三剑客之 Pandas（十）：数据读写

专栏：

【NumPy 专栏】【Pandas 专栏】【Matplotlib 专栏】

推荐学习资料与网站：

【NumPy 中文网】【Pandas 中文网】【Matplotlib 中文网】【NumPy、Matplotlib、Pandas 速查表】

    1
    2
    3
    4
    5

    这里是一段防爬虫文本，请读者忽略。
    本文原创首发于 CSDN，作者 TRHX。
    博客首页：https://itrhx.blog.csdn.net/
    本文链接：https://itrhx.blog.csdn.net/article/details/106804881
    未经授权，禁止转载！恶意转载，后果自负！尊重原创，远离剽窃！

## 【01x00】GroupBy 机制

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 GroupBy 功能，虽然“分组”（group by）这个名字是借用 SQL 数据库语言的命令，但其理念引用发明 R 语言 frame 的 Hadley Wickham 的观点可能更合适：分裂（Split）、应用（Apply）和组合（Combine）。

分组运算过程：Split —> Apply —> Combine

- 分裂（Split）：根据某些标准将数据分组；
- 应用（Apply）：对每个组独立应用一个函数；
- 合并（Combine）：把每个分组的计算结果合并起来。

官方介绍：https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/groupby.html

<fancybox>
</fancybox>

## 【02x00】GroupBy 对象

常见的 GroupBy 对象：Series.groupby、DataFrame.groupby，基本语法如下：

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9

    Series.groupby(self,
    			   by=None,
    			   axis=0,
    			   level=None,
    			   as_index: bool = True,
    			   sort: bool = True,
    			   group_keys: bool = True,
    			   squeeze: bool = False,
    			   observed: bool = False) → ’groupby_generic.SeriesGroupBy’

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9

    DataFrame.groupby(self,
    				  by=None,
    				  axis=0,
    				  level=None,
    				  as_index: bool = True,
    				  sort: bool = True,
    				  group_keys: bool = True,
    				  squeeze: bool = False,
    				  observed: bool = False) → ’groupby_generic.DataFrameGroupBy’

官方文档：

- https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Series.groupby.html

- https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.groupby.html

常用参数解释如下：

参数 | 描述
--- | ---
by | 映射、函数、标签或标签列表，用于确定分组依据的分组。如果 by 是函数，则会在对象索引的每个值上调用它。 如果传递了 dict 或 Series，则将使用 Series 或 dict 的值来确定组（将 Series 的值首先对齐；请参见.align() 方法）。 如果传递了 ndarray，则按原样使用这些值来确定组。标签或标签列表可以按自身中的列传递给分组。 注意，元组被解释为（单个）键
axis | 沿指定轴拆分，默认 `0`，`0` or `‘index’`，`1` or `‘columns’`，只有在 DataFrame 中才有 `1` or `'columns’`
level | 如果轴是 MultiIndex（层次结构），则按特定层级进行分组，默认 None
as_index | bool 类型，默认 True，对于聚合输出，返回以组标签为索引的对象。仅与 DataFrame 输入相关。 `as_index=False` 实际上是“SQL样式”分组输出
sort | bool 类型，默认 True，对组键排序。关闭此选项可获得更好的性能。注：这不影响每组的观察顺序。Groupby 保留每个组中行的顺序
group_keys | bool 类型，默认 True，调用 apply 方法时，是否将组键（keys）添加到索引（ index）以标识块
squeeze | bool 类型，默认 False，如果可能，减少返回类型的维度，否则返回一致的类型

groupby() 进行分组，GroupBy 对象没有进行实际运算，只是包含分组的中间数据，示例如下：

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    21
    22
    23
    24

    >>> import pandas as pd
    >>> import numpy as np
    >>> data = {'key1' : ['a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'a'],
    	'key2' : ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
    	'data1': np.random.randn(8),
    	'data2': np.random.randn(8)}
    >>>
    >>> obj = pd.DataFrame(data)
    >>> obj
      key1   key2     data1     data2
    0    a    one -0.804160 -0.868905
    1    b    one -0.086990  0.325741
    2    a    two  0.757992  0.541101
    3    b  three -0.281435  0.097841
    4    a    two  0.817757 -0.643699
    5    b    two -0.462760 -0.321196
    6    a    one -0.403699  0.602138
    7    a  three  0.883940 -0.850526
    >>>
    >>> obj.groupby('key1')
    <pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x03CDB7C0>
    >>>
    >>> obj['data1'].groupby(obj['key1'])
    <pandas.core.groupby.generic.SeriesGroupBy object at 0x03CDB748>

## 【03x00】GroupBy Split 数据分裂

### 【03x01】分组运算

前面通过 `groupby()` 方法获得了一个 GroupBy 对象，它实际上还没有进行任何计算，只是含有一些有关分组键 `obj['key1']` 的中间数据而已。换句话说，该对象已经有了接下来对各分组执行运算所需的一切信息。例如，我们可以调用 GroupBy 的 `mean()` 方法来计算分组平均值，`size()` 方法返回每个分组的元素个数：

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    21
    22
    23
    24
    25
    26
    27
    28
    29
    30
    31
    32
    33
    34
    35
    36
    37
    38
    39
    40
    41
    42
    43
    44
    45

    >>> import pandas as pd
    >>> import numpy as np
    >>> data = {'key1' : ['a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'a'],
    	'key2' : ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
    	'data1': np.random.randn(8),
    	'data2': np.random.randn(8)}
    >>>
    >>> obj = pd.DataFrame(data)
    >>> obj
      key1   key2     data1     data2
    0    a    one -0.544099 -0.614079
    1    b    one  2.193712  0.101005
    2    a    two -0.004683  0.882770
    3    b  three  0.312858  1.732105
    4    a    two  0.011089  0.089587
    5    b    two  0.292165  1.327638
    6    a    one -1.433291 -0.238971
    7    a  three -0.004724 -2.117326
    >>>
    >>> grouped1 = obj.groupby('key1')
    >>> grouped2 = obj['data1'].groupby(obj['key1'])
    >>>
    >>> grouped1.mean()
             data1     data2
    key1
    a    -0.395142 -0.399604
    b     0.932912  1.053583
    >>>
    >>> grouped2.mean()
    key1
    a   -0.395142
    b    0.932912
    Name: data1, dtype: float64
    >>>
    >>> grouped1.size()
    key1
    a    5
    b    3
    dtype: int64
    >>>
    >>> grouped2.size()
    key1
    a    5
    b    3
    Name: data1, dtype: int64

### 【03x02】按类型按列分组

`groupby()` 方法 `axis` 参数默认是 0，通过设置也可以在其他任何轴上进行分组，也支持按照类型（dtype）进行分组：

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    21
    22
    23
    24
    25
    26
    27
    28
    29
    30
    31
    32
    33
    34
    35
    36
    37
    38
    39
    40

    >>> import pandas as pd
    >>> import numpy as np
    >>> data = {'key1' : ['a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'a'],
    	'key2' : ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
    	'data1': np.random.randn(8),
    	'data2': np.random.randn(8)}
    >>> obj = pd.DataFrame(data)
    >>> obj
      key1   key2     data1     data2
    0    a    one -0.607009  1.948301
    1    b    one  0.150818 -0.025095
    2    a    two -2.086024  0.358164
    3    b  three  0.446061  1.708797
    4    a    two  0.745457 -0.980948
    5    b    two  0.981877  2.159327
    6    a    one  0.804480 -0.499661
    7    a  three  0.112884  0.004367
    >>>
    >>> obj.dtypes
    key1      object
    key2      object
    data1    float64
    data2    float64
    dtype: object
    >>>
    >>> obj.groupby(obj.dtypes, axis=1).size()
    float64    2
    object     2
    dtype: int64
    >>>
    >>> obj.groupby(obj.dtypes, axis=1).sum()
        float64  object
    0  1.341291    aone
    1  0.125723    bone
    2 -1.727860    atwo
    3  2.154858  bthree
    4 -0.235491    atwo
    5  3.141203    btwo
    6  0.304819    aone
    7  0.117251  athree

### 【03x03】自定义分组

`groupby()` 方法中可以一次传入多个数组的列表，也可以自定义一组分组键。也可以通过一个字典、一个函数，或者按照索引层级进行分组。

传入多个数组的列表：

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    21
    22
    23
    24
    25
    26
    27
    28
    29
    30
    31
    32
    33
    34

    >>> import pandas as pd
    >>> import numpy as np
    >>> data = {'key1' : ['a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'a'],
    	'key2' : ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
    	'data1': np.random.randn(8),
    	'data2': np.random.randn(8)}
    >>> obj = pd.DataFrame(data)
    >>> obj
      key1   key2     data1     data2
    0    a    one -0.841652  0.688055
    1    b    one  0.510042 -0.561171
    2    a    two -0.418862 -0.145983
    3    b  three -1.104698  0.563158
    4    a    two  0.329527 -0.893108
    5    b    two  0.753653 -0.342520
    6    a    one -0.882527 -1.121329
    7    a  three  1.726794  0.160244
    >>>
    >>> means = obj['data1'].groupby([obj['key1'], obj['key2']]).mean()
    >>> means
    key1  key2
    a     one     -0.862090
          three    1.726794
          two     -0.044667
    b     one      0.510042
          three   -1.104698
          two      0.753653
    Name: data1, dtype: float64
    >>>
    >>> means.unstack()
    key2       one     three       two
    key1
    a    -0.862090  1.726794 -0.044667
    b     0.510042 -1.104698  0.753653

自定义分组键：

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    21
    22
    23

    >>> import pandas as pd
    >>> import numpy as np
    >>> obj = pd.DataFrame({'key1' : ['a', 'a', 'b', 'b', 'a'],
    	'key2' : ['one', 'two', 'one', 'two', 'one'],
    	'data1' : np.random.randn(5),
    	'data2' : np.random.randn(5)})
    >>> obj
      key1 key2     data1     data2
    0    a  one -0.024003  0.350480
    1    a  two -0.767534 -0.100426
    2    b  one -0.594983 -1.945580
    3    b  two -0.374482  0.817592
    4    a  one  0.755452 -0.137759
    >>>
    >>> states = np.array(['Wuhan', 'Beijing', 'Beijing', 'Wuhan', 'Wuhan'])
    >>> years = np.array([2005, 2005, 2006, 2005, 2006])
    >>>
    >>> obj['data1'].groupby([states, years]).mean()
    Beijing  2005   -0.767534
             2006   -0.594983
    Wuhan    2005   -0.199242
             2006    0.755452
    Name: data1, dtype: float64

#### 【03x03x01】字典分组

通过字典进行分组：

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    21
    22
    23
    24
    25
    26
    27
    28
    29
    30
    31
    32
    33
    34
    35

    >>> import pandas as pd
    >>> import numpy as np
    >>> obj = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 10, (5,5)),
    	columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
    	index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
    >>> obj
       a  b  c  d  e
    A  1  4  7  1  9
    B  8  2  4  7  8
    C  9  8  2  5  1
    D  2  4  2  8  3
    E  7  5  7  2  3
    >>>
    >>> obj_dict = {'a':'Python', 'b':'Python', 'c':'Java', 'd':'C++', 'e':'Java'}
    >>> obj.groupby(obj_dict, axis=1).size()
    C++       1
    Java      2
    Python    2
    dtype: int64
    >>>
    >>> obj.groupby(obj_dict, axis=1).count()
       C++  Java  Python
    A    1     2       2
    B    1     2       2
    C    1     2       2
    D    1     2       2
    E    1     2       2
    >>>
    >>> obj.groupby(obj_dict, axis=1).sum()
       C++  Java  Python
    A    1    16       5
    B    7    12      10
    C    5     3      17
    D    8     5       6
    E    2    10      12

#### 【03x03x02】函数分组

通过函数进行分组：

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    21
    22
    23
    24

    >>> import pandas as pd
    >>> import numpy as np
    >>> obj = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 10, (5,5)),
    		columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
    		index=['AA', 'BBB', 'CC', 'D', 'EE'])
    >>> obj
         a  b  c  d  e
    AA   3  9  5  8  2
    BBB  1  4  2  2  6
    CC   9  2  4  7  6
    D    2  5  5  7  1
    EE   8  8  8  2  2
    >>>
    >>> def group_key(idx):
    	    """
    	        idx 为列索引或行索引
    	    """
    		return len(idx)

    >>> obj.groupby(group_key).size()    # 等价于 obj.groupby(len).size()
    1    1
    2    3
    3    1
    dtype: int64

#### 【03x03x03】索引层级分组

通过不同索引层级进行分组：

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    21
    22
    23
    24
    25
    26
    27
    28
    29

    >>> import pandas as pd
    >>> import numpy as np
    >>> columns = pd.MultiIndex.from_arrays([['Python', 'Java', 'Python', 'Java', 'Python'],
    	['A', 'A', 'B', 'C', 'B']], names=['language', 'index'])
    >>> obj = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 10, (5, 5)), columns=columns)
    >>> obj
    language Python Java Python Java Python
    index         A    A      B    C      B
    0             7    1      9    8      5
    1             4    5      4    5      6
    2             4    3      1    9      5
    3             6    6      3    8      1
    4             7    9      2    8      2
    >>>
    >>> obj.groupby(level='language', axis=1).sum()
    language  Java  Python
    0            9      21
    1           10      14
    2           12      10
    3           14      10
    4           17      11
    >>>
    >>> obj.groupby(level='index', axis=1).sum()
    index   A   B  C
    0       8  14  8
    1       9  10  5
    2       7   6  9
    3      12   4  8
    4      16   4  8

### 【03x04】分组迭代

GroupBy 对象支持迭代，对于单层分组，可以产生一组二元元组，由分组名和数据块组成：

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    21
    22
    23
    24
    25
    26
    27
    28
    29
    30
    31
    32
    33
    34
    35

    >>> import pandas as pd
    >>> import numpy as np
    >>> data = {'key1' : ['a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'a'],
    	'key2' : ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
    	'data1': np.random.randn(8),
    	'data2': np.random.randn(8)}
    >>> obj = pd.DataFrame(data)
    >>> obj
      key1   key2     data1     data2
    0    a    one -1.088762  0.668504
    1    b    one  0.275500  0.787844
    2    a    two -0.108417 -0.491296
    3    b  three  0.019524 -0.363390
    4    a    two  0.453612  0.796999
    5    b    two  1.982858  1.501877
    6    a    one  1.101132 -1.928362
    7    a  three  0.524775 -1.205842
    >>>
    >>> for group_name, group_data in obj.groupby('key1'):
    	print(group_name)
    	print(group_data)

    a
      key1   key2     data1     data2
    0    a    one -1.088762  0.668504
    2    a    two -0.108417 -0.491296
    4    a    two  0.453612  0.796999
    6    a    one  1.101132 -1.928362
    7    a  three  0.524775 -1.205842
    b
      key1   key2     data1     data2
    1    b    one  0.275500  0.787844
    3    b  three  0.019524 -0.363390
    5    b    two  1.982858  1.501877

对于多层分组，元组的第一个元素将会是由键值组成的元组，第二个元素为数据块：

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    21
    22
    23
    24
    25
    26
    27
    28
    29
    30
    31
    32
    33
    34
    35
    36
    37
    38
    39
    40
    41
    42
    43

    >>> import pandas as pd
    >>> import numpy as np
    >>> data = {'key1' : ['a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'a'],
    	'key2' : ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
    	'data1': np.random.randn(8),
    	'data2': np.random.randn(8)}
    >>> obj = pd.DataFrame(data)
    >>> obj
      key1   key2     data1     data2
    0    a    one -1.088762  0.668504
    1    b    one  0.275500  0.787844
    2    a    two -0.108417 -0.491296
    3    b  three  0.019524 -0.363390
    4    a    two  0.453612  0.796999
    5    b    two  1.982858  1.501877
    6    a    one  1.101132 -1.928362
    7    a  three  0.524775 -1.205842
    >>>
    >>> for group_name, group_data in obj.groupby(['key1', 'key2']):
    	print(group_name)
    	print(group_data)

    ('a', 'one')
      key1 key2     data1     data2
    0    a  one -1.088762  0.668504
    6    a  one  1.101132 -1.928362
    ('a', 'three')
      key1   key2     data1     data2
    7    a  three  0.524775 -1.205842
    ('a', 'two')
      key1 key2     data1     data2
    2    a  two -0.108417 -0.491296
    4    a  two  0.453612  0.796999
    ('b', 'one')
      key1 key2   data1     data2
    1    b  one  0.2755  0.787844
    ('b', 'three')
      key1   key2     data1    data2
    3    b  three  0.019524 -0.36339
    ('b', 'two')
      key1 key2     data1     data2
    5    b  two  1.982858  1.501877

### 【03x05】对象转换

GroupBy 对象支持转换成列表或字典：

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    21
    22
    23
    24
    25
    26
    27
    28
    29
    30
    31
    32
    33
    34
    35
    36
    37
    38
    39
    40
    41
    42

    >>> import pandas as pd
    >>> import numpy as np
    >>> data = {'key1' : ['a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'a'],
    	'key2' : ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
    	'data1': np.random.randn(8),
    	'data2': np.random.randn(8)}
    >>> obj = pd.DataFrame(data)
    >>> obj
      key1   key2     data1     data2
    0    a    one -0.607009  1.948301
    1    b    one  0.150818 -0.025095
    2    a    two -2.086024  0.358164
    3    b  three  0.446061  1.708797
    4    a    two  0.745457 -0.980948
    5    b    two  0.981877  2.159327
    6    a    one  0.804480 -0.499661
    7    a  three  0.112884  0.004367
    >>>
    >>> grouped = obj.groupby('key1')
    >>> list(grouped)
    [('a',   key1   key2     data1     data2
    0    a    one -0.607009  1.948301
    2    a    two -2.086024  0.358164
    4    a    two  0.745457 -0.980948
    6    a    one  0.804480 -0.499661
    7    a  three  0.112884  0.004367),
    ('b',   key1   key2     data1     data2
    1    b    one  0.150818 -0.025095
    3    b  three  0.446061  1.708797
    5    b    two  0.981877  2.159327)]
    >>>
    >>> dict(list(grouped))
    {'a':   key1   key2     data1     data2
    0    a    one -0.607009  1.948301
    2    a    two -2.086024  0.358164
    4    a    two  0.745457 -0.980948
    6    a    one  0.804480 -0.499661
    7    a  three  0.112884  0.004367,
    'b':   key1   key2     data1     data2
    1    b    one  0.150818 -0.025095
    3    b  three  0.446061  1.708797
    5    b    two  0.981877  2.159327}

## 【04x00】GroupBy Apply 数据应用

聚合指的是任何能够从数组产生标量值的数据转换过程，常用于对分组后的数据进行计算

### 【04x01】聚合函数

之前的例子已经用过一些内置的聚合函数，比如 mean、count、min 以及 sum 等。常见的聚合运算如下表所示：

官方文档：https://pandas.pydata.org/docs/reference/groupby.html

方法 | 描述
--- | ---
count | 非NA值的数量
describe | 针对Series或各DataFrame列计算汇总统计
min | 计算最小值
max | 计算最大值
argmin | 计算能够获取到最小值的索引位置（整数）
argmax | 计算能够获取到最大值的索引位置（整数）
idxmin | 计算能够获取到最小值的索引值
idxmax | 计算能够获取到最大值的索引值
quantile | 计算样本的分位数（0到1）
sum | 值的总和
mean | 值的平均数
median | 值的算术中位数（50%分位数）
mad | 根据平均值计算平均绝对离差
var | 样本值的方差
std | 样本值的标准差

应用示例：

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    21
    22
    23
    24
    25
    26
    27
    28
    29
    30
    31
    32
    33
    34
    35
    36
    37
    38
    39
    40
    41
    42
    43
    44
    45
    46
    47
    48
    49
    50
    51
    52
    53
    54
    55
    56
    57
    58
    59
    60
    61
    62

    >>> import pandas as pd
    >>> import numpy as np
    >>> obj = {'key1' : ['a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'a'],
    	'key2' : ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
    	'data1': np.random.randint(1,10, 8),
    	'data2': np.random.randint(1,10, 8)}
    >>> obj = pd.DataFrame(obj)
    >>> obj
      key1   key2  data1  data2
    0    a    one      9      7
    1    b    one      5      9
    2    a    two      2      4
    3    b  three      3      4
    4    a    two      5      1
    5    b    two      5      9
    6    a    one      1      8
    7    a  three      2      4
    >>>
    >>> obj.groupby('key1').sum()
          data1  data2
    key1
    a        19     24
    b        13     22
    >>>
    >>> obj.groupby('key1').max()
         key2  data1  data2
    key1
    a     two      9      8
    b     two      5      9
    >>>
    >>> obj.groupby('key1').min()
         key2  data1  data2
    key1
    a     one      1      1
    b     one      3      4
    >>>
    >>> obj.groupby('key1').mean()
             data1     data2
    key1
    a     3.800000  4.800000
    b     4.333333  7.333333
    >>>
    >>> obj.groupby('key1').size()
    key1
    a    5
    b    3
    dtype: int64
    >>>
    >>> obj.groupby('key1').count()
          key2  data1  data2
    key1
    a        5      5      5
    b        3      3      3
    >>>
    >>> obj.groupby('key1').describe()
         data1                                ... data2
         count      mean       std  min  25%  ...   min  25%  50%  75%  max
    key1                                      ...
    a      5.0  3.800000  3.271085  1.0  2.0  ...   1.0  4.0  4.0  7.0  8.0
    b      3.0  4.333333  1.154701  3.0  4.0  ...   4.0  6.5  9.0  9.0  9.0

    [2 rows x 16 columns]

### 【04x02】自定义函数

如果自带的内置函数满足不了我们的要求，则可以自定义一个聚合函数，然后传入 `GroupBy.agg(func)` 或 `GroupBy.aggregate(func)` 方法中即可。func 的参数为 groupby 索引对应的记录。

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    21
    22
    23
    24
    25
    26
    27
    28
    29
    30
    31
    32
    33

    >>> import pandas as pd
    >>> import numpy as np
    >>> obj = {'key1' : ['a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'a'],
    	'key2' : ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
    	'data1': np.random.randint(1,10, 8),
    	'data2': np.random.randint(1,10, 8)}
    >>> obj = pd.DataFrame(obj)
    >>> obj
      key1   key2  data1  data2
    0    a    one      9      7
    1    b    one      5      9
    2    a    two      2      4
    3    b  three      3      4
    4    a    two      5      1
    5    b    two      5      9
    6    a    one      1      8
    7    a  three      2      4
    >>>
    >>> def peak_range(df):
    	return df.max() - df.min()

    >>>
    >>> obj.groupby('key1').agg(peak_range)
          data1  data2
    key1
    a         8      7
    b         2      5
    >>>
    >>> obj.groupby('key1').agg(lambda df : df.max() - df.min())
          data1  data2
    key1
    a         8      7
    b         2      5

### 【04x03】对不同列作用不同函数

使用字典可以对不同列作用不同的聚合函数：

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    21
    22
    23
    24
    25
    26
    27
    28
    29
    30
    31
    32
    33

    >>> import pandas as pd
    >>> import numpy as np
    >>> obj = {'key1' : ['a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'a'],
    	'key2' : ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
    	'data1': np.random.randint(1,10, 8),
    	'data2': np.random.randint(1,10, 8)}
    >>> obj = pd.DataFrame(obj)
    >>> obj
      key1   key2  data1  data2
    0    a    one      9      7
    1    b    one      5      9
    2    a    two      2      4
    3    b  three      3      4
    4    a    two      5      1
    5    b    two      5      9
    6    a    one      1      8
    7    a  three      2      4
    >>>
    >>> dict1 = {'data1':'mean', 'data2':'sum'}
    >>> dict2 = {'data1':['mean','max'], 'data2':'sum'}
    >>>
    >>> obj.groupby('key1').agg(dict1)
             data1  data2
    key1
    a     3.800000     24
    b     4.333333     22
    >>>
    >>> obj.groupby('key1').agg(dict2)
             data1     data2
              mean max   sum
    key1
    a     3.800000   9    24
    b     4.333333   5    22

### 【04x04】GroupBy.apply()

`apply()` 方法会将待处理的对象拆分成多个片段，然后对各片段调用传入的函数，最后尝试将各片段组合到一起。

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    21
    22
    23
    24
    25
    26
    27
    28
    29
    30
    31
    32
    33
    34
    35
    36
    37
    38
    39
    40
    41
    42
    43
    44
    45
    46
    47
    48
    49
    50
    51
    52
    53
    54
    55
    56
    57
    58
    59
    60

    >>> import pandas as pd
    >>> obj = pd.DataFrame({'A':['bob','sos','bob','sos','bob','sos','bob','bob'],
                  'B':['one','one','two','three','two','two','one','three'],
                  'C':[3,1,4,1,5,9,2,6],
                  'D':[1,2,3,4,5,6,7,8]})
    >>> obj
         A      B  C  D
    0  bob    one  3  1
    1  sos    one  1  2
    2  bob    two  4  3
    3  sos  three  1  4
    4  bob    two  5  5
    5  sos    two  9  6
    6  bob    one  2  7
    7  bob  three  6  8
    >>>
    >>> grouped = obj.groupby('A')
    >>> for name, group in grouped:
    	print(name)
    	print(group)

    bob
         A      B  C  D
    0  bob    one  3  1
    2  bob    two  4  3
    4  bob    two  5  5
    6  bob    one  2  7
    7  bob  three  6  8
    sos
         A      B  C  D
    1  sos    one  1  2
    3  sos  three  1  4
    5  sos    two  9  6
    >>>
    >>> grouped.apply(lambda x:x.describe())  # 对 bob 和 sos 两组数据使用 describe 方法
                      C         D
    A
    bob count  5.000000  5.000000
        mean   4.000000  4.800000
        std    1.581139  2.863564
        min    2.000000  1.000000
        25%    3.000000  3.000000
        50%    4.000000  5.000000
        75%    5.000000  7.000000
        max    6.000000  8.000000
    sos count  3.000000  3.000000
        mean   3.666667  4.000000
        std    4.618802  2.000000
        min    1.000000  2.000000
        25%    1.000000  3.000000
        50%    1.000000  4.000000
        75%    5.000000  5.000000
        max    9.000000  6.000000
    >>>
    >>> grouped.apply(lambda x:x.min())  # # 对 bob 和 sos 两组数据使用 min 方法
           A    B  C  D
    A
    bob  bob  one  2  1
    sos  sos  one  1  2

    1
    2
    3
    4
    5

    这里是一段防爬虫文本，请读者忽略。
    本文原创首发于 CSDN，作者 TRHX。
    博客首页：https://itrhx.blog.csdn.net/
    本文链接：https://itrhx.blog.csdn.net/article/details/106804881
    未经授权，禁止转载！恶意转载，后果自负！尊重原创，远离剽窃！

您的喜欢是作者写作最大的动力！❤️

- PayPal
- AliPay
- WeChatPay
- QQPay

Donate

最后更新于 2020年8月7日

Pandas

GroupBy

数据分裂

数据合并

###### 上一页

#### Python 数据分析三剑客之 Pandas（七）：合并数据集

###### Pandas 合并数据集

###### 下一页

#### Python 数据分析三剑客之 Pandas（五）：统计计算与统计描述

###### Pandas 统计计算 统计描述

#### 评论

## ๑۩ﺴ TRHX ﺴ۩๑

本文目录
欢迎光临

Hexo QQ 交流群 Telegram 交流群

CSDN 内容合伙人

文章分类

- BLOG
  (4)
- CDN
  (1)
- Hexo
  (9)
- Java
  (1)
- Linux
  (2)
- Markdown
  (2)
- Python 数据分析
  (27)
- Matplotlib
  (11)
- NumPy
  (6)
- Pandas
  (10)
- Python3 学习笔记
  (41)
- 基础学习
  (9)
- 学习经验
  (4)
- 爬虫学习
  (18)
- 爬虫实战
  (10)
- VPS
  (1)
- WEB前端
  (2)
- 图床
  (1)

热门标签
12306 3D图 58同城 Ajax BLOG Beautiful Soup CDN Coding Pages DataFrame Deepin Elicpse GitHub Pages Github Github Pages GroupBy HTTPS Hexo ICP备案 IO操作 Index JDBC JS 预加载 LaTeX Markdown Material X Matplotlib MongoDB MySQL NumPy PEP8 Pandas PicGo Pygame Python Redis SEO SQL Server 2012 SSR Selenium Series Ubuntu User-Agent VMware VPS XPath if语句 input()函数 instant.page jsDelivr lxml matplotibrc pyspider requests spfk urllib while循环 主题个性化 代理 位运算 公安备案 函数 函数应用 分割 切片 列表 判断函数 前程无忧 变量 合并数据集 哔哩哔哩 图例 图床 图形验证码 垃圾 备份 子图 字典 字符串函数 安居客 层级索引 年终总结 广播 异常 技巧 拼接 排序 排序函数 操作列表 散点图 数学函数 数据分裂 数据可视化 数据合并 数据替换 数据类型 数据读写 数据重塑 数组 文件 文件储存 无界面浏览器 时间序列 映射 条件函数 条形图 极区图 极坐标图 柱状图 模块 正则表达式 滑动验证码 点触验证码 爬虫 猫眼电影 瓜子二手车 画布 直方图 矩阵 等值线图 等高线图 算术函数 算术运算 类 索引 线性代数 线性图 统计函数 统计描述 统计计算 继承 编辑器 缺失值 网格 肺炎疫情 虎扑论坛 补丁 豆瓣电影 迭代 雷达图 饼状图
最近在听