Pandas学习总结——3. Pandas分组

目录

• 1 groupby函数
  • 1.1 分组的依据
  • 1.2 组的遍历
  • 1.3 level参数（用于多级索引）和axis参数
  • 1.4 groupby对象的特点
• 2 聚合、过滤和变换
  • 2.1 聚合（Aggregation）
  • 2.2 过滤（Filteration）
  • 2.3 变换（Transformation）
• 3 apply函数
  • 3.1 apply函数的灵活性
  • 3.2 应用apply同时统计多个指标

• SAC过程(split-apply-combine)：其中split指基于某一些规则，将数据拆成若干组，apply是指对每一组独立地使用函数，combine指将每一组的结果组合成某一类数据结构。
• apply过程：往往会遇到四类问题：
  • 整合（Aggregation）——即分组计算统计量（如求均值、求每组元素个数）
  • 变换（Transformation）——即分组对每个单元的数据进行操作（如元素标准化）
  • 过滤（Filtration）——即按照某些规则筛选出一些组（如选出组内某一指标小于50的组）
  • 综合问题——即前面提及的三种问题的混合

1 groupby函数

1.1 分组的依据

• 根据某一列分组：grouped_single = df.groupby('School')
  • 可以通过get_group()取出某一个组。
• 根据某几列分组：grouped_mul = df.groupby(['School','Class'])
• 通过size()获取组容量
• 通过ngroup()获取组数

1.2 组的遍历

for name,group in grouped_single:
    print(name)
    display(group.head(1))

1.3 level参数（用于多级索引）和axis参数

df.set_index(['Gender','School']).groupby(level=0,axis=0).get_group('M')

1.4 groupby对象的特点

• head()和first()：对分组对象使用head函数，返回的是每个组的前几行，而不是数据集前几行；first显示的是以分组为索引的每组的第一个分组信息。

grouped_single.head(2)

grouped_single.first()

• groupby的分组依据很自由，可以是列表和函数。（要与数据框长度相同）
• 利用函数时，传入的对象就是索引；如果是多层索引，那么lambda表达式中的输入就是元组。
• 可以用[]选出groupby对象的某个或者某几个列。如：df.groupby(['Gender','School'])[['Math','Height']]
• 利用cut()函数对数字进行分组。bins参数为分组列表。

2 聚合、过滤和变换

2.1 聚合（Aggregation）

所谓聚合就是把一堆数，变成一个标量，因此mean/sum/size/count/std/var/sem/describe/first/last/nth/min/max都是聚合函数。

• 聚合函数可以同时使用多个：

group_m.agg(['sum','mean','std'])

• 利用元组重命名：

group_m.agg([('rename_sum','sum'),('rename_mean','mean')])

• 指定哪些函数作用哪些列.

grouped_mul.agg({'Math':['mean','max'],'Height':'var'})

• 使用自定义函数：（通过agg可以容易地实现组内极差计算）

grouped_single['Math'].agg(lambda x:x.max()-x.min())

• 利用NamedAgg函数进行多个聚合（注意：不支持lambda函数，但是可以使用外置的def函数）

def R1(x):
    return x.max()-x.min()
def R2(x):
    return x.max()-x.median()
print(grouped_single['Math'].max())
grouped_single['Math'].agg(min_score1=pd.NamedAgg(column='col1', aggfunc=R1),
                           max_score1=pd.NamedAgg(column='col2', aggfunc='max'),
                           range_score2=pd.NamedAgg(column='col3', aggfunc=R2)).head()

• 带参数的聚合函数

# 判断是否组内数学分数至少有一个值在50-52之间
def f(s,low,high):
    return s.between(low,high).max()
grouped_single['Math'].agg(f,50,52)

# 如果需要使用多个函数，并且其中至少有一个带参数，则使用wrap技巧
def f_test(s,low,high):
    return s.between(low,high).max()
def agg_f(f_mul,name,*args,**kwargs):
    def wrapper(x):
        return f_mul(x,*args,**kwargs)
    wrapper.__name__ = name
    return wrapper
new_f = agg_f(f_test,'at_least_one_in_50_52',50,52)
grouped_single['Math'].agg([new_f,'mean']).head()

2.2 过滤（Filteration）

filter函数是用来筛选某些组的（务必记住结果是组的全体），因此传入的值应当是布尔标量

grouped_single[['Math','Physics']].filter(lambda x:(x['Math']>32).all())
# all()表示全部为Ture时进行过滤

2.3 变换（Transformation）

• transform函数中传入的对象是组内的列，并且返回值需要与列长完全一致；
• 如果返回了标量值，那么组内的所有元素会被广播为这个值。
• 利用变换方法进行组内缺失值的均值填充

df_nan = df[['Math','School']].copy().reset_index()
df_nan.loc[np.random.randint(0,df.shape[0],25),['Math']]=np.nan # 0-35的随机数，25个

df_nan.groupby('School').transform(lambda x: x.fillna(x.mean())).join(df.reset_index()['School'])

3 apply函数

在第一章里面介绍过，apply函数使用相当灵活，因此其应用也是最为广泛。

3.1 apply函数的灵活性

apply函数的灵活性体现在以下几个方面：

• 标量返回值；
• 列表返回值；
• 数据框返回值

# 返回标量
df[['School','Math','Height']].groupby('School').apply(lambda x:x.max())

# 返回列表
df[['School','Math','Height']].groupby('School').apply(lambda x:x-x.min())

# 返回数据框
df[['School','Math','Height']].groupby('School')
    .apply(lambda x:pd.DataFrame({'col1':x['Math']-x['Math'].max(),
                                  'col2':x['Math']-x['Math'].min(),
                                  'col3':x['Height']-x['Height'].max(),
                                  'col4':x['Height']-x['Height'].min()}))

3.2 应用apply同时统计多个指标

可以借助OrderedDict工具进行快捷的统计。

from collections import OrderedDict
def f(df):
    data = OrderedDict()
    data['M_sum'] = df['Math'].sum()
    data['W_var'] = df['Weight'].var()
    data['H_mean'] = df['Height'].mean()
    return pd.Series(data)
grouped_single.apply(f)