pandas GroupBy

Pandas groupby 是pandas的灵魂之一， 就像excel 里我们可以简单的去求 mean，如果让你按照月份去求 mean，这时需要 groupby date 然乎利用 mean() 函数，

一个不错的推文 Pandas GroupBy 深度总结

• 来源：5 Pandas Group By Tricks You Should Know in Python

5种 groupby 技巧，实际使用用所涉及的技巧远远多于这五个技巧。

首先导入数据：数据原来于 data github

import pandas as pd
df = pd.read_csv("Dummy_Sales_Data_v1.csv")
df.head()

直接使用 .groupby()，将会返回一个 GroupBy 对象，其实它是一个字典 ， key 是 被划分的每个唯一的值， value是 GroupBy 中未提及的一些数值。

df_group = df.groupby("Product_Category")
type(df_group)
# Output
pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy

分组数(Number of Groups)

使用groupby 之后，我们想知道划分出了多少个组：

df.Product_Category.nunique()
-- Output
5

或者

df_group = df.groupby("Product_Category")
df_group.ngroups
-- Output
5

小组内计数(Group Sizes)

统计分组内每个小组数据的个数，可以使用.size()

df.groupby("Product_Category").size()

这个和count计数效果其实差不多：

df.groupby("Product_Category").count()

在pandas中 agg 函数中 .count() 仅仅针对 non-null 进行计数，.size() 则返回每个小组内可用的行数，而不去看具体的values 是否是 non-null 。

分组第一行

查看每个分组下的第一行：

df.groupby("Product_Category").first()

查看每个分组下的最后一行：

df.groupby("Product_Category").last()

如果想查看每个分组下地第三行：

df.groupby("Product_Category").nth(3) # 分组第三行
df.groupby("Product_Category").nth(0) # 分组第一行
df.groupby("Product_Category").nth(-1) # 分组最后一行

那 .first() 与 .nth(0) 有什么差异？

.first() 会返回第一行 non-null的行，.nth(0) 返回的行 可以是null， .nth(0) 并不关注这行是否是 null。同样适用于 .last()

抓取分组（get_group）

get_group() 可以从 Groupby 对象中得到具体的分组。

df_group.get_group('Healthcare')

我们也可以通过切片查找 Product_Category == 'Home' 的数据，当然也可以使用 groupby

# slice
df[df["Product_Category"]=='Home']

# groupby
# groupby 是 更高效的，用时是slice的 1/4
df_group = df.groupby("Product_Category")
df_group.get_group('Home')

如果想要对.get_group() 输入多个value，这时需要写一个 for loop 如何去定义 value ？ 我们之前提及到 GroupBy 是一个字典：

for name_of_group, contents_of_group in df_group:
    print(name_of_group)
    print(contents_of_group)

agg 多列用不同的函数

对比每个 product category 计算平均价格 和 平均质量

#Create a groupby object
df_group = df.groupby("Product_Category")
#Select only required columns
df_columns = df_group[["UnitPrice(USD)","Quantity"]]
#Apply aggregate function
df_columns.mean()

我们还可以添加更多的列， 使用agg函数, .min(), .max(), .count(), .median(), .std()

可以将上述三行codes变成一行：

df.groupby("Product_Category")[["UnitPrice(USD)","Quantity"]].mean()

使用 agg 函数：

df.groupby("Product_Category")[["Quantity"]].aggregate([min,
                                                  max,
                                                  sum,
                                                  'mean'])

为什么最后使用了 'mean'？当我们使用 agg 函数时，其实本质时时调用 pd.DataFrame 自带的函数 或者使用 DataFrame.apply() 。对于'mean' 时, .aggregate() 将会搜索python中默认的mean函数， 调用了 pd.Series.mean()

我们也可对不同的列使用不同的函数：

function_dictionary = {'OrderID':'count','Quantity':'mean'}
df.groupby("Product_Category").aggregate(function_dictionary)

我们也可以通过 .describe() 做一些基础的描述性统计， 包括 count, mean, std, min, max 和 median。

df.groupby("Product_Category")[["Quantity"]].describe()

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标签：Category,Product,group,df,pandas,GroupBy,groupby,mean
来源： https://www.cnblogs.com/RankFan/p/16618546.html