pandas数据分组groupby()和统计函数agg()的使用_Python

数据分组

使用 groupby() 方法进行分组
group.size()查看分组后每组的数量
group.groups 查看分组情况
group.get_group("名字") 根据分组后的名字选择分组数据

准备数据

# 一个Series其实就是一条数据，Series方法的第一个参数是data，第二个参数是index(索引)，如果没有传值会使用默认值（0-N）
# index参数是我们自定义的索引值，注意：参数值的个数一定要相同。
# 在创建Series时数据并不一定要是列表，也可以将一个字典传进去。
from pandas import Series, DataFrame

# 使用字典创建
index_list = ["001", "002", "003", "004", "005", "006", "007", "008", "009", "010"]
name_list = ["李白", "王昭君", "诸葛亮", "狄仁杰", "孙尚香", "妲己", "周瑜", "张飞", "王昭君", "大乔"]
age_list = [25, 28, 27, 25, 30, 29, 25, 32, 28, 26]
gender_list = ["F", "M", "F", "F", "M", "M", "F", "F", "M", "M"]
salary_list = ["10k", "12.5k", "20k", "14k", "12k", "17k", "18k", "21k", "22k", "21.5k"]
marital_list = ["NO", "NO", "YES", "YES", "NO", "NO", "NO", "YES", "NO", "YES"]
dic = {
 "姓名": Series(data=name_list, index=index_list),
 "年龄": Series(data=age_list, index=index_list),
 "薪资": Series(data=salary_list, index=index_list),
 "性别": Series(data=gender_list, index=index_list),
 "婚姻状况": Series(data=marital_list, index=index_list)
}
df = DataFrame(dic)

# 写入csv，path_or_buf为写入文本文件
df.to_csv(path_or_buf="./People.csv", encoding="utf_8_sig")
print("end")

上面代码会在当前目录下生成一个 People.csv 文件

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

pandas数据分组groupby()和统计函数agg()的使用

# 根据 "性别列" 进行分组, 得到的是一个分组后的对象
groups = df.groupby("性别")
print(groups)

<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x000002953DAEBC88>

size()

使用groupby的size方法可以查看分组后每组的数量, 并返回一个含有分组大小的Series

print(groups.size())

性别
F 5
M 5
dtype: int64

可以只对一列数据进行分组, 只保留想要的数据

例如: 通过性别, 只对年龄进行分组

group = df["年龄"].groupby(df["性别"])
# 查看分组
print(group.groups)
# 根据分组后的名字选择分组
print(group.get_group("F"))

{"F": Int64Index([0, 2, 3, 6, 7], dtype="int64"), "M": Int64Index([1, 4, 5, 8, 9], dtype="int64")}
0 25
2 27
3 25
6 25
7 32
Name: 年龄, dtype: int64

代码df["年龄"].groupby(df["性别"])的逻辑是：取出df中"年龄"列数据，并且对该列数据根据df[‘性别"]列数据进行分组操作
这个代码也可写成df.groupby(df["性别"])["年龄"], 他的逻辑是: 将df数据通过df[‘性别"]进行分组，然后再取出分组后的"年龄"列数据。两种写法达到的效果是一样的
group.groups的结果是一个字典，字典的key是分组后每个组的名字，对应的值是分组后的数据，此方法方便我们产看分组的情况
group.get_group("F")这个方法可以根据具体分组的名字获取，每个组的数据

对分组进行遍历

import pandas as pd
df = pd.read_csv("./People.csv")
groups = df.groupby("性别")
# print(groups)
for group_name,group_df in groups:
 print("分组的名称:", group_name, "分组的数据", group_df.shape)
 print("-"*10)

分组的名称: F 分组的数据 (5, 6)
----------
分组的名称: M 分组的数据 (5, 6)
----------

- 将分组后的对象groups进行遍历，可以获取到group_name每个组的名字，group_df每个组的数据

import pandas as pd
df = pd.read_csv("./People.csv")
groups = df.groupby("性别")
for group_name,group_df in groups:
 f_mean = group_df["年龄"].mean()
 f_max = group_df["年龄"].max()
 f_min = group_df["年龄"].min()
 print("{}组的最大年龄是{}，最小年龄是{}，平均年龄是{}".format(group_name,f_max,f_min,f_mean))

F组的最大年龄是32，最小年龄是25，平均年龄是26.8
M组的最大年龄是30，最小年龄是26，平均年龄是28.2

按多列进行分组

当需要按照多列进行分组的时候, groupby 方法里面我们传入一个列表, 列表分别存储分组依据的列名

注意: 列表中列名的顺序, 确定了先按XXXX列分组, 然后在按照YYYY列分组, 不同的顺序产生的分组名字是不同的

df = pd.read_csv("./People.csv")
group=df.groupby(["性别", "婚姻状况"])
df1 = group.size()
print(df1)

性别 婚姻状况
F  NO   2
  YES   3
M  NO   4
  YES   1
dtype: int64

group.size()返回的结果中发现索引值是多层的, 所以对于多索引值的获取, 只需要从外往里一层一层的取就可以啦, 就像我们睡觉之前，需要先脱外衣再脱掉内衣是一样的

size = df1["F"][ "NO"]
print(size)

pandas 常用统计函数

count() 统计列表中非空手机开的个数
nunique() 统计非重复的数据个数
sum() 统计列表中所有数值的和
mean() 计算列表中数据的平均值
median() 统计列表中数据中位数
max() 求列表中数据的最大值
min() 求列表中数据的最小值

对分组后的数据进行统计 agg()

import pandas as pd
df = pd.read_csv("./People.csv")
groups = df.groupby("性别")
for group_name,group_df in groups:
  f_se = group_df["年龄"].agg(["max","min","mean"])
  print("{}组的最大年龄是{}，最小年龄是{}，平均年龄是{}".format(group_name,f_se[0],f_se[1],f_se[2]))

F组的最大年龄是32.0，最小年龄是25.0，平均年龄是26.8
M组的最大年龄是30.0，最小年龄是26.0，平均年龄是28.2

在使用 agg() 函数时, 我们可以将多个统计函数一起放在一个 agg() 函数中
如果是统计函数是pandas 提供的, 只需要将函数名字以字符串的形式存储到列表中即可
例如: 将 max() 改成 ‘max"

自定义统计函数

当使用自定义的统计函数时
先创建统计函数

# 自定义的统计函数
def my_peak_range(df):
  """
  返回最大值与最小之间的范围
  """
  return df.max() - df.min()

# 使用
for group_name,group_df in groups:
  f_se = group_df["年龄"].agg(["max","min","mean",my_peak_range])
  print(f_se[0],f_se[1],f_se[3])

32.0 25.0 7.0
30.0 26.0 4.0

注意: 自定义函数名字传入agg() 函数时, 不需要转换成字符串

补充: 在这个数据中, 性别是什么的人总年龄最高

import pandas as pd
df = pd.read_csv("./People.csv")
groups = df.groupby("性别")
gende=groups.sum().sort_values(by="年龄",ascending=False).index.to_list()[0]
"""
这行代码, 先按性别进行分组, 然后吧每组中的数据求和得到总的年龄, 在按照年龄排序
再取出index,最后使用to_list()转换为列表,取出第一个数据
"""

print(gende)