Pandas如何使用GroupBy分組

這篇文章主要介紹 Pandas如何使用GroupBy分組，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

groupby對象

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',                              'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],                       'B' : ['one', 'one', 'two', 'three',                              'two', 'two', 'one', 'three'],                       'C' : np.random.randn(8),                       'D' : np.random.randn(8)})
gb.groupby('A')
print(df.groupby('A'))
<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x00000000042F3470>
In [26]: gb.<TAB>
gb.agg        gb.boxplot    gb.cummin     gb.describe   gb.filter     gb.get_group  gb.height     gb.last       gb.median     gb.ngroups    gb.plot       gb.rank       gb.std        gb.transform
gb.aggregate  gb.count      gb.cumprod    gb.dtype      gb.first      gb.groups     gb.hist       gb.max        gb.min        gb.nth        gb.prod       gb.resample   gb.sum        gb.var
gb.apply      gb.cummax     gb.cumsum     gb.fillna     gb.gender     gb.head       gb.indices    gb.mean       gb.name       gb.ohlc       gb.quantile   gb.size       gb.tail       gb.weight

分組迭代Iterating through groups

In [41]: grouped = df.groupby('A')

In [42]: for name, group in grouped:
   ....:        print(name)
   ....:        print(group)
   ....: 
bar
     A      B         C         D1  bar    one -0.042379 -0.0893293  bar  three -0.009920 -0.9458675  bar    two  0.495767  1.956030foo
     A      B         C         D0  foo    one -0.919854 -1.1313452  foo    two  1.247642  0.3378634  foo    two  0.290213 -0.9321326  foo    one  0.362949  0.0175877  foo  three  1.548106 -0.016692

獲得一個分組get_group

In [44]: grouped.get_group('bar')Out[44]: 
     A      B         C         D1  bar    one -0.042379 -0.0893293  bar  three -0.009920 -0.9458675  bar    two  0.495767  1.956030

使用多種函數agg()

相同的函數

In [56]: grouped = df.groupby('A')In [57]: grouped['C'].agg([np.sum, np.mean, np.std])Out[57]: 
          sum      mean       stdA                                
bar  0.443469  0.147823  0.301765foo  2.529056  0.505811  0.966450

不同的函數

In [60]: grouped.agg({'C' : np.sum,
   ....:              'D' : lambda x: np.std(x, ddof=1)})
   ....: 
Out[60]: 
            C         D
A                      
bar  0.443469  1.490982foo  2.529056  0.645875

轉變數據框transformation

轉變函數（transform）中需要返回一個和分組塊（group chunk）同樣大小的結果，比如我們需要標準化每一個分組的數據：

In [66]: index = pd.date_range('10/1/1999', periods=1100)

In [67]: ts = pd.Series(np.random.normal(0.5, 2, 1100), index)

In [68]: ts = ts.rolling(window=100,min_periods=100).mean().dropna()
In [71]: key = lambda x: x.year#使用年來分組In [72]: zscore = lambda x: (x - x.mean()) / x.std()#標準化In [73]: transformed = ts.groupby(key).transform(zscore)#使用索引的年份來分組，然后標準化各組數據In [80]: compare = pd.DataFrame({'Original': ts, 'Transformed': transformed})# 做出圖形

過濾Filtration

filter方法返回一個子集（subset）。比如我們只想要組長度大于2的分組：

In [105]: dff = pd.DataFrame({'A': np.arange(8), 'B': list('aabbbbcc')})

In [106]: dff.groupby('B').filter(lambda x: len(x) > 2)
Out[106]: 
   A  B2  2  b3  3  b4  4  b5  5  b

靈活運用apply

In [123]: df
Out[123]: 
     A      B         C         D0  foo    one -0.919854 -1.1313451  bar    one -0.042379 -0.0893292  foo    two  1.247642  0.3378633  bar  three -0.009920 -0.9458674  foo    two  0.290213 -0.9321325  bar    two  0.495767  1.9560306  foo    one  0.362949  0.0175877  foo  three  1.548106 -0.016692In [124]: grouped = df.groupby('A')# could also just call .describe()In [125]: grouped['C'].apply(lambda x: x.describe())
Out[125]: 
A         
bar  count    3.000000 mean     0.147823 std      0.301765 min     -0.042379 25%     -0.026149 50%     -0.009920 75%      0.242924...   
foo  mean     0.505811 std      0.966450 min     -0.919854 25%      0.290213 50%      0.362949 75%      1.247642 max      1.548106Name: C, dtype: float64

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