1、聚合统计

1.1描述统计

  #df.describe(),对数据的总体特征进行描述
  df.groupby('team').describe()

  df.groupby('team').describe().T #列数太多，进行转置

1.2统计函数

  #对分组对象直接使用统计函数，分组内数据进行计算，返回df形式的数据

  #计算平均数
  df.groupby('team').mean()

  #相关性系数

  df.groupby('team').corr()

  #每组的累计最大值

  df.groupby('team').cummax()

1.3聚合方法agg（）

将分组后的对象给定统计方法，支持按字段分别给定不同的统计方法

  #所有列使用一个计算方法
  df.groupby('team').agg(sum)

  df.groupby('team').agg(np.size)

  #一个字段使用多种统计方法，不同字段使用不同表达
  grouped = df.groupby("team")
  grouped[['Q1','Q2']].agg([np.sum,np.mean,np.std])

  #不同列使用不同计算方法，且一个列用多个计算方法
  df.groupby("team").agg({'Q1':['min','max'],'Q2':['sum']})

  #agg（）可以指定新列的名字,新列的名字为Mean，Sum
  grouped.Q1.agg(Mean='mean',Sum='sum')

  #Mean为Q1计算平均值，Sum为Q2计算和。
  grouped.agg(Mean=('Q1','mean'),Sum=('Q2','sum')) 

  #如果列名不是有效的Python变量格式 比如列名是‘1_max’
  grouped.agg(**{'1_max':pd.NamedAgg(column='Q1',aggfunc='max')})

  #使用函数，分别传入每个分组的子df，按子df把这组所有的列组成的序列传到函数里进行计算，返回固定值
  #lambda函数，所有方法都可以使用
  def max_min(x):
      return x.max()-x.min()

  df.groupby('team').Q1.agg(Mean='mean',
                            Sum='sum',
                            Diff=lambda x: x.max()-x.min(),
                            Max_min=max_min)

1.4时序重采样resample（）

针对时间序列数据，resample（）将分组后的时间索引按周期进行聚合统计

  #创建一组数据：

  idx = pd.date_range('5/21/2022',periods=100,freq='T')
  df2 = pd.DataFrame(data={'a':[0,1]*50,'b':1},index=idx)
  df2

  #索引为一个时序数据，按a列进行分组，按每20min对b进行求和
  df2.groupby('a').resample('20T').sum()

  df2.groupby('a').sum()

  #以右边时间点为标识
  df2.groupby('a').resample('3T',closed='right').sum()

  #按月份为周期采样
  df2.groupby('a').resample('M').sum()

1.5组内头尾值

  #所有组的第一个值
  df.groupby('team').first()

  #最后一个值
  grouped.last()

1.6组内分位数

  #二分位数
  grouped.quantile(0.5)
  grouped.median()

1.7组内差值

  grouped[['Q1','Q2','Q3','Q4']].diff().head(10)

2、数据分箱

数据分箱将原始数据分成几个小区间，即bin（小箱子）

落入给定区间的原始数据值 被 代表该区间的值 替换
可以有助于减少过拟合，平滑输入数据
pd.cut :指定分界点 pd.qcut :指定区间数量，等宽分箱处理

2.1定界分箱

  #pd.cut指定区间，将数字进行划分
  #将Q1成绩按0，60，100

  pd.cut(df.Q1,bins=[0,60,100])

  '''
  ```
  0     (60, 100]
  1       (0, 60]
  2       (0, 60]
  3     (60, 100]
  4     (60, 100]
          ...    
  95      (0, 60]
  96      (0, 60]
  97    (60, 100]
  98      (0, 60]
  99      (0, 60]
  Name: Q1, Length: 100, dtype: category
  Categories (2, interval[int64]): [(0, 60] < (60, 100]]
  ```
  '''


  #将分箱结果应用到groupby分组

  df.Q1.groupby(pd.cut(df.Q1,bins=[0,60,100])).count()

  '''
  ```
  Q1
  (0, 60]      57
  (60, 100]    43
  Name: Q1, dtype: int64
  ```
  '''

  # DateFrame使用

  df.groupby(pd.cut(df.Q1,bins=[0,60,100])).count()

  # 显示了每个分组的数据
  pd.cut(df.Q1,bins=[0,60,100],labels=['不及格','及格'])

  pd.cut(df.Q1,bins=[0,60,100],labels=['不及格','及格']).count()

  '''
  ```
  0      及格
  1     不及格
  2     不及格
  3      及格
  4      及格
       ... 
  95    不及格
  96    不及格
  97     及格
  98    不及格
  99    不及格
  Name: Q1, Length: 100, dtype: category
  Categories (2, object): ['不及格' < '及格']
  ```
  '''

2.2等宽分箱

  #按Q1成绩分为两组
  pd.qcut(df.Q1,q=2)

  '''
  ```
  0      (51.5, 98.0]
  1     (0.999, 51.5]
  2      (51.5, 98.0]
  3      (51.5, 98.0]
  4      (51.5, 98.0]
            ...      
  95    (0.999, 51.5]
  96    (0.999, 51.5]
  97     (51.5, 98.0]
  98    (0.999, 51.5]
  99    (0.999, 51.5]
  Name: Q1, Length: 100, dtype: category
  Categories (2, interval[float64]): [(0.999, 51.5] < (51.5, 98.0]]
  ```
  '''

  #查看分组区间
  pd.qcut(df.Q1,q=2).unique()

  '''
  ```
  [(51.5, 98.0], (0.999, 51.5]]
  Categories (2, interval[float64]): [(0.999, 51.5] < (51.5, 98.0]]
  ```
  '''

  #应用到分组中：

  #series使用
  df.Q1.groupby(pd.qcut(df.Q1,q=2)).count()

  '''
  ```
  Q1
  (0.999, 51.5]    50
  (51.5, 98.0]     50
  Name: Q1, dtype: int64
  ```
  '''

  #DateFrame使用
  df.groupby(pd.qcut(df.Q1,q=2)).count()

  #指定标签名
  pd.qcut(range(5),3,labels=['good','medium','bad'])

  '''
  ```
  ['good', 'good', 'medium', 'bad', 'bad']
  Categories (3, object): ['good' < 'medium' < 'bad']
  ```
  '''

  #返回箱子标签
  pd.qcut(df.Q1,q=2,retbins=True)

3、分组可视化

3.1绘图方法

  #分组，设置索引为name

  grouped = df.set_index('name').groupby('team')
  grouped.plot()

3.2直方图hist（）

  #绘制直方图
  grouped.hist()

3.3箱线图boxplot（）

分组箱线图

grouped.boxplot(figsize=(15,12))

分组箱线图,按team分组并返回箱线图

df.boxplot(by='team',figsize=(15,10))

标签：Q1,分箱,df,groupby,60,可视化,pd,51.5,pandas
来源： https://www.cnblogs.com/caolanying/p/16295609.html