Python分组

前言分组原理

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核心：

1.不论分组键是数组、列表、字典、Series、函数，只要其与待分组变量的轴长度一致都可以传入groupby进行分组。

2.默认axis=0按行分组，可指定axis=1对列分组。

对数据进行分组操作的过程可以概括为：split-apply-combine三步：

1.按照键值（key）或者分组变量将数据分组。

2.对于每组应用我们的函数，这一步非常灵活，可以是python自带函数，可以是我们自己编写的函数。

3.将函数计算后的结果聚合。

1 分组模式及其对象

1.1 分组的一般模式

三个要素:分组依据、数据来源、操作及其返回结果

df.groupby(分组依据)[数据来源].使用操作

1.2 分组依据的本质

1.3Groupby 对象

通过 ngroups 属性，可以访问分为了多少组:

通过 groups 属性，可以返回从 组名映射到 组索引列表的字典:

当 size 作为 DataFrame 的属性时，返回的是表长乘以表宽的大小，但在 groupby 对象上表示统计每个组的 元素个数:

通过 get_group 方法可以直接获取所在组对应的行，此时必须知道组的具体名字:

1.4 分组的三大操作

分组的三大操作:聚合、变换和过滤

2.聚合函数

2.1内置聚合函数

包括如下函数: max/min/mean/median/count/all/any/idxmax/idxmin/mad/nunique/skew/quantile/sum/std/var/sem/size/prod

2.2agg 方法

【a】使用多个函数

当使用多个聚合函数时，需要用列表的形式把内置聚合函数的对应的字符串传入，先前提到的所有字符串都是合法的。

【b】对特定的列使用特定的聚合函数

对于方法和列的特殊对应，可以通过构造字典传入 agg 中实现，其中字典以列名为键，以聚合字符串或字符串列表为值。

【c】使用自定义函数

在 agg 中可以使用具体的自定义函数，需要注意传入函数的参数是之前数据源中的列，逐列进行计算

【d】聚合结果重命名 如果想要对结果进行重命名，只需要将上述函数的位置改写成元组，元组的第一个元素为新的名字，第二个位置为原来的函数，包括聚合字符串和自定义函数

3 变换和过滤

3.1 变换函数与 transform 方法

变 换 函 数 的 返 回 值 为 同 长 度 的 序 列， 最 常 用 的 内 置 变 换 函 数 是 累 计 函 数:cum- count/cumsum/cumprod/cummax/cummin ，它们的使用方式和聚合函数类似，只不过完成的是组内 累计操作。

3.2 组索引与过滤

过滤在分组中是对于组的过滤，而索引是对于行的过滤

组过滤作为行过滤的推广，指的是如果对一个组的全体所在行进行统计的结果返回 True 则会被保留，False 则该组会被过滤，最后把所有未被过滤的组其对应的所在行拼接起来作为 DataFrame 返回。

在 groupby 对象中，定义了 filter 方法进行组的筛选，其中自定义函数的输入参数为数据源构成的 DataFrame 本身，在之前例子中定义的 groupby 对象中，传入的就是 df[['Height', 'Weight']] ，因此所有表方法和属性 都可以在自定义函数中相应地使用，同时只需保证自定义函数的返回为布尔值即可。

4 跨列分组

4.1 apply 的引入

4.2 apply 的使用

在设计上，apply 的自定义函数传入参数与 filter 完全一致，只不过后者只允许返回布尔值

【a】标量情况:结果得到的是 Series ，索引与 agg 的结果一致

【b】Series 情况:得到的是 DataFrame ，行索引与标量情况一致，列索引为 Series 的索引

【c】DataFrame 情况:得到的是 DataFrame ，行索引最内层在每个组原先 agg 的结果索引上，再加一层返 回的 DataFrame 行索引，同时分组结果 DataFrame 的列索引和返回的 DataFrame 列索引一致

python_分组、排序

1、分组

grouped = df['需要计算的列名'].groupby(df['需要分组的列名']).sum() --求和或者其他函数

小tips：数值区间筛选查询数量

小于10：

df[(df.列名10)].count()

大于等于10，小于20：

df[(df.列名=10)(df.列名20)].count() --重点：中间连接用

2、排序

df.sort_values(by='要排序的列',axis=0,ascending=False)

axis=0 按照列排序， =1 按照行排序

ascending=False 降序 ， =True 升序

Python之pandas数据整理及分组统计

对数据进行整理以及分组统计

一、数据整理

1、行、列的插入与删除

2、索引整理

3、重复值处理

4、排序，排名

5、数据框连接

6、数据分段

pandas.cut(x,bins,right=True,labels=None,retbins=False,precision=3,include_lowest=False)

x:需要切分的数据

bins:切分区域

right : 是否包含右端点默认True，包含

labels:对应标签，用标记来代替返回的bins，若不在该序列中，则返回NaN

retbins:是否返回间距bins

precision:精度

include_lowest:是否包含左端点，默认False，不包含

7、多级索引

8、字符串处理

类似于Python

二、分组统计

Python pandas数据计数函数value_counts

value_counts是一种查看表格某列中有多少个不同值的快捷方法，并计算每个不同值有在该列中个数，类似Excel里面的count函数

其是pandas下面的顶层函数，也可以作用在Series、DataFrame下

常规用法：

pandas 的 value_counts() 函数可以对Series里面的每个值进行计数 并且 排序，默认是降序

可以看出，既可以对分类变量统计，也可以对连续数值变量统计

如果是要对结果升序排列，可以添加 ascending=True 来改变

如果不想看统计的个数，而是想看占比，那么可以设置 normalize=True 即可，结果是小数形式

可以通过apply，对每一列变量进行统计

以上是自己实践中遇到的一些点，分享出来供大家参考学习，欢迎关注DataShare公众号

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