• python pandas groupby

    转自 ： https://blog.csdn.net/Leonis_v/article/details/51832916

    pandas提供了一个灵活高效的groupby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。根据一个或多个键（可以是函数、数组或DataFrame列名）拆分pandas对象。计算分组摘要统计，如计数、平均值、标准差，或用户自定义函数。对DataFrame的列应用各种各样的函数。应用组内转换或其他运算，如规格化、线性回归、排名或选取子集等。计算透视表或交叉表。执行分位数分析以及其他分组分析。

    1、首先来看看下面这个非常简单的表格型数据集（以DataFrame的形式）：

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    >>> import pandas as pd
    >>> df = pd.DataFrame({'key1':['a', 'a', 'b', 'b', 'a'],
    ...     'key2':['one', 'two', 'one', 'two', 'one'],
    ...     'data1':np.random.randn(5),
    ...     'data2':np.random.randn(5)})
    >>> df
          data1     data2 key1 key2
    0 -0.410673  0.519378    a  one
    1 -2.120793  0.199074    a  two
    2  0.642216 -0.143671    b  one
    3  0.975133 -0.592994    b  two
    4 -1.017495 -0.530459    a  one

    假设你想要按key1进行分组，并计算data1列的平均值，我们可以访问data1，并根据key1调用groupby：

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    >>> grouped = df['data1'].groupby(df['key1'])
    >>> grouped
    <pandas.core.groupby.SeriesGroupBy object at 0x04120D70>

    变量grouped是一个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df['key1']的中间数据而已，然后我们可以调用GroupBy的mean方法来计算分组平均值：

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    >>> grouped.mean()
    key1
    a      -1.182987
    b       0.808674
    dtype: float64

    说明：数据（Series）根据分组键进行了聚合，产生了一个新的Series，其索引为key1列中的唯一值。之所以结果中索引的名称为key1，是因为原始DataFrame的列df['key1']就叫这个名字。

    2、如果我们一次传入多个数组，就会得到不同的结果：

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    >>> means = df['data1'].groupby([df['key1'], df['key2']]).mean()
    >>> means
    key1  key2
    a     one    -0.714084
          two    -2.120793
    b     one     0.642216
          two     0.975133
    dtype: float64

    通过两个键对数据进行了分组，得到的Series具有一个层次化索引（由唯一的键对组成）：

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    >>> means.unstack()
    key2       one       two
    key1                   
    a    -0.714084 -2.120793
    b     0.642216  0.975133

    在上面这些示例中，分组键均为Series。实际上，分组键可以是任何长度适当的数组：

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    >>> states = np.array(['Ohio', 'California', 'California', 'Ohio', 'Ohio'])
    >>> years = np.array([2005, 2005, 2006, 2005, 2006])
    >>> df['data1'].groupby([states, years]).mean()
    California  2005   -2.120793
                2006    0.642216
    Ohio        2005    0.282230
                2006   -1.017495
    dtype: float64

     3、此外，你还可以将列名（可以是字符串、数字或其他Python对象）用作分组将：

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    >>> df.groupby('key1').mean()
             data1     data2
    key1                   
    a    -1.182987  0.062665
    b     0.808674 -0.368333
    >>> df.groupby(['key1', 'key2']).mean()
                  data1     data2
    key1 key2                   
    a    one  -0.714084 -0.005540
         two  -2.120793  0.199074
    b    one   0.642216 -0.143671
         two   0.975133 -0.592994

     说明：在执行df.groupby('key1').mean()时，结果中没有key2列。这是因为df['key2']不是数值数据，所以被从结果中排除了。默认情况下，所有数值列都会被聚合，虽然有时可能会被过滤为一个子集。

    无论你准备拿groupby做什么，都有可能会用到GroupBy的size方法，它可以返回一个含有分组大小的Series：

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    >>> df.groupby(['key1', 'key2']).size()
    key1  key2
    a     one     2
          two     1
    b     one     1
          two     1
    dtype: int64

     注意：分组键中的任何缺失值都会被排除在结果之外。

    4、对分组进行迭代

    GroupBy对象支持迭代，可以产生一组二元元组（由分组名和数据块组成）。看看下面这个简单的数据集：

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    >>> for name, group in df.groupby('key1'):
    ...     print(name)
    ...     print(group)
    ...
    a
          data1     data2 key1 key2
    0 -0.410673  0.519378    a  one
    1 -2.120793  0.199074    a  two
    4 -1.017495 -0.530459    a  one
    b
          data1     data2 key1 key2
    2  0.642216 -0.143671    b  one
    3  0.975133 -0.592994    b  two

     对于多重键的情况，元组的第一个元素将会是由键值组成的元组：

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    >>> for (k1, k2), group in df.groupby(['key1', 'key2']):
    ...     print k1, k2
    ...     print group
    ...
    a one
          data1     data2 key1 key2
    0 -0.410673  0.519378    a  one
    4 -1.017495 -0.530459    a  one
    a two
          data1     data2 key1 key2
    1 -2.120793  0.199074    a  two
    b one
          data1     data2 key1 key2
    2  0.642216 -0.143671    b  one
    b two
          data1     data2 key1 key2
    3  0.975133 -0.592994    b  two

     当然，你可以对这些数据片段做任何操作。有一个你可能会觉得有用的运算：将这些数据片段做成一个字典：

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    >>> pieces = dict(list(df.groupby('key1')))
    >>> pieces['b']
          data1     data2 key1 key2
    2  0.642216 -0.143671    b  one
    3  0.975133 -0.592994    b  two
    >>> df.groupby('key1')
    <pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x0413AE30>
    >>> list(df.groupby('key1'))
    [('a',       data1     data2 key1 key2
    0 -0.410673  0.519378    a  one
    1 -2.120793  0.199074    a  two
    4 -1.017495 -0.530459    a  one), ('b',       data1     data2 key1 key2
    2  0.642216 -0.143671    b  one
    3  0.975133 -0.592994    b  two)]

     groupby默认是在axis=0上进行分组的，通过设置也可以在其他任何轴上进行分组。那上面例子中的df来说，我们可以根据dtype对列进行分组：

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    >>> df.dtypes
    data1    float64
    data2    float64
    key1      object
    key2      object
    dtype: object
    >>> grouped = df.groupby(df.dtypes, axis=1)
    >>> dict(list(grouped))
    {dtype('O'):   key1 key2
    0    a  one
    1    a  two
    2    b  one
    3    b  two
    4    a  one, dtype('float64'):       data1     data2
    0 -0.410673  0.519378
    1 -2.120793  0.199074
    2  0.642216 -0.143671
    3  0.975133 -0.592994
    4 -1.017495 -0.530459}
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    >>> grouped
    <pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x041288F0>
    >>> list(grouped)
    [(dtype('float64'),       data1     data2
    0 -0.410673  0.519378
    1 -2.120793  0.199074
    2  0.642216 -0.143671
    3  0.975133 -0.592994
    4 -1.017495 -0.530459), (dtype('O'),   key1 key2
    0    a  one
    1    a  two
    2    b  one
    3    b  two
    4    a  one)]

     5、选取一个或一组列

    对于由DataFrame产生的GroupBy对象，如果用一个（单个字符串）或一组（字符串数组）列名对其进行索引，就能实现选取部分列进行聚合的目的，即：

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    >>> df.groupby('key1')['data1']
    <pandas.core.groupby.SeriesGroupBy object at 0x06615FD0>
    >>> df.groupby('key1')['data2']
    <pandas.core.groupby.SeriesGroupBy object at 0x06615CB0>
    >>> df.groupby('key1')[['data2']]
    <pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x06615F10>

     和以下代码是等效的：

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    >>> df['data1'].groupby([df['key1']])
    <pandas.core.groupby.SeriesGroupBy object at 0x06615FD0>
    >>> df[['data2']].groupby([df['key1']])
    <pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x06615F10>
    >>> df['data2'].groupby([df['key1']])
    <pandas.core.groupby.SeriesGroupBy object at 0x06615E30>

     尤其对于大数据集，很可能只需要对部分列进行聚合。例如，在前面那个数据集中，如果只需计算data2列的平均值并以DataFrame形式得到结果，代码如下：

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    >>> df.groupby(['key1', 'key2'])[['data2']].mean()
                  data2
    key1 key2         
    a    one  -0.005540
         two   0.199074
    b    one  -0.143671
         two  -0.592994
    >>> df.groupby(['key1', 'key2'])['data2'].mean()
    key1  key2
    a     one    -0.005540
          two     0.199074
    b     one    -0.143671
          two    -0.592994
    Name: data2, dtype: float64

     这种索引操作所返回的对象是一个已分组的DataFrame（如果传入的是列表或数组）或已分组的Series（如果传入的是标量形式的单个列明）：

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    >>> s_grouped = df.groupby(['key1', 'key2'])['data2']
    >>> s_grouped
    <pandas.core.groupby.SeriesGroupBy object at 0x06615B10>
    >>> s_grouped.mean()
    key1  key2
    a     one    -0.005540
          two     0.199074
    b     one    -0.143671
          two    -0.592994
    Name: data2, dtype: float64

     6、通过字典或Series进行分组

    除数组以外，分组信息还可以其他形式存在，来看一个DataFrame示例：

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    >>> people = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 5),
    ...     columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
    ...     index=['Joe', 'Steve', 'Wes', 'Jim', 'Travis']
    ... )
    >>> people
                   a         b         c         d         e
    Joe     0.306336 -0.139431  0.210028 -1.489001 -0.172998
    Steve   0.998335  0.494229  0.337624 -1.222726 -0.402655
    Wes     1.415329  0.450839 -1.052199  0.731721  0.317225
    Jim     0.550551  3.201369  0.669713  0.725751  0.577687
    Travis -2.013278 -2.010304  0.117713 -0.545000 -1.228323
    >>> people.ix[2:3, ['b', 'c']] = np.nan

     假设已知列的分组关系，并希望根据分组计算列的总计：

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    >>> mapping = {'a':'red', 'b':'red', 'c':'blue',
    ...     'd':'blue', 'e':'red', 'f':'orange'}
    >>> mapping
    {'a': 'red', 'c': 'blue', 'b': 'red', 'e': 'red', 'd': 'blue', 'f': 'orange'}
    >>> type(mapping)
    <type 'dict'>

     现在，只需将这个字典传给groupby即可：

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    >>> by_column = people.groupby(mapping, axis=1)
    >>> by_column
    <pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x066150F0>
    >>> by_column.sum()
                blue       red
    Joe    -1.278973 -0.006092
    Steve  -0.885102  1.089908
    Wes     0.731721  1.732554
    Jim     1.395465  4.329606
    Travis -0.427287 -5.251905

     Series也有同样的功能，它可以被看做一个固定大小的映射。对于上面那个例子，如果用Series作为分组键，则pandas会检查Series以确保其索引跟分组轴是对齐的：

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    >>> map_series = pd.Series(mapping)
    >>> map_series
    a       red
    b       red
    c      blue
    d      blue
    e       red
    f    orange
    dtype: object
    >>> people.groupby(map_series, axis=1).count()
            blue  red
    Joe        2    3
    Steve      2    3
    Wes        1    2
    Jim        2    3
    Travis     2    3

     7、通过函数进行分组

    相较于字典或Series，Python函数在定义分组映射关系时可以更有创意且更为抽象。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。

    具体点说，以DataFrame为例，其索引值为人的名字。假设你希望根据人名的长度进行分组，虽然可以求取一个字符串长度数组，但其实仅仅传入len函数即可：

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    >> people.groupby(len).sum()
              a         b         c         d         e
    3  2.272216  3.061938  0.879741 -0.031529  0.721914
    5  0.998335  0.494229  0.337624 -1.222726 -0.402655
    6 -2.013278 -2.010304  0.117713 -0.545000 -1.228323

     将函数跟数组、列表、字典、Series混合使用也不是问题，因为任何东西最终都会被转换为数组：

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    >>> key_list = ['one', 'one', 'one', 'two', 'two']
    >>> people.groupby([len, key_list]).min()
                  a         b         c         d         e
    3 one  0.306336 -0.139431  0.210028 -1.489001 -0.172998
      two  0.550551  3.201369  0.669713  0.725751  0.577687
    5 one  0.998335  0.494229  0.337624 -1.222726 -0.402655
    6 two -2.013278 -2.010304  0.117713 -0.545000 -1.228323

     8、根据索引级别分组

    层次化索引数据集最方便的地方在于它能够根据索引级别进行聚合。要实现该目的，通过level关键字传入级别编号或名称即可：

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    >>> columns = pd.MultiIndex.from_arrays([['US', 'US', 'US', 'JP', 'JP'],
    ...     [1, 3, 5, 1, 3]], names=['cty', 'tenor'])
    >>> columns
    MultiIndex
    [US  1,     3,     5, JP  1,     3]
    >>> hier_df = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 5), columns=columns)
    >>> hier_df
    cty          US                            JP         
    tenor         1         3         5         1         3
    0     -0.166600  0.248159 -0.082408 -0.710841 -0.097131
    1     -1.762270  0.687458  1.235950 -1.407513  1.304055
    2      1.089944  0.258175 -0.749688 -0.851948  1.687768
    3     -0.378311 -0.078268  0.247147 -0.018829  0.744540
    >>> hier_df.groupby(level='cty', axis=1).count()
    cty  JP  US
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