python pandas分组聚合详细_Python

python pandas分组聚合

1、环境

python3.9
win10 64bit
pandas==1.2.1

groupby方法是pandas中的分组方法，对数据框采用groupby方法后，返回的是DataFrameGroupBy对象，一般分组操作后会进行聚合操作。

2、分组

				?

									import pandas as pd

									import numpy as np

									pd.set_option('display.notebook_repr_html',False)

									# 数据准备

									df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 2],'B': [1, 2, 3, 4],'C':[6,8,1,9]})

									df

对数据框按A列进行分组，产生分组数据框。分组数据框是可迭代对象，可以进行循环遍历，可以看出在循环中，每个元素的类型是元组，

元组的第一个元素是分组值，第二个元素是对应的分组数据框。

				?

									# 分组

									g_df=df.groupby('A')

									# 分组数据框类

									type(g_df)

				?

									pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy

				?

									# 循环分组数据

									for i in g_df:

									    print(i,type(i),end='\n\n')

				?

									(1,    A  B  C

									0  1  1  6

									1  1  2  8) <class 'tuple'>

				?

									(2,    A  B  C

									2  2  3  1

									3  2  4  9) <class 'tuple'>

可以对分组后的数据框直接使用聚合方法agg，对分组数据框的每一列计算统计函数值。

				?

									# 分组求和

									df.groupby('A').agg('sum')

									   B   C

									A       

									1  3  14

									2  7  10

3、序列分组

可以根据数据框外的序列数据对数据框进行分组，需要注意序列长度需要与数据框行数相同。

				?

									# 定义分组列表

									label=['a','a','b','b']

									# 分组求和

									df.groupby(label).agg('sum')

									   A  B   C

									a  2  3  14

									b  4  7  10

4、多列分组

可以根据数据框的多列对数据框进行分组。

				?

									# 数据准备

									df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 2],'B': [3, 4, 3, 3],'C':[6,8,1,9]})

									df

根据A,B列进行分组，然后求和。

				?

									# 根据多列分组求和

									df.groupby(['A','B']).agg('sum')

5、索引分组

可以根据索引对数据框进行分组，需要设置level参数。

				?

									# 数据准备

									df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 2],'B': [3, 4, 3, 3],'C':[6,8,1,9]},index=['a','a','b','b'])

									df

数据框只有一层索引，设置参数level=0。

				?

									# 根据索引分组求和

									df.groupby(level=0).agg('sum')

									   A  B   C

									a  2  7  14

									b  4  6  10

当数据框索引有多层时，也可以根据需求设置level参数，完成分组聚合。

				?

									# 数据准备

									mi=pd.MultiIndex.from_arrays([[1,1,2,2],[3,4,3,3]],names=['id1','id2'])

									df=pd.DataFrame(dict(value=[4,7,2,9]),index=mi)

									df

				?

									         value

									id1 id2       

									1   3        4

									    4        7

									2   3        2

									    3        9

设置level参数，如需要根据第一层索引，即id1进行分组，可以设置level=0或level='id1'完成分组聚合。

				?

									# 根据第一层索引分组求和

									df.groupby(level=0).agg('sum')

				?

									# 根据第一层索引分组求和

									df.groupby(level='id1').agg('sum')

7、聚合

分组后一般会进行聚合操作，用agg方法进行聚合。

				?

									# 数据准备

									df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 2],'B': [3, 4, 3, 3],'C':[6,8,1,9],'D':[2,5,4,8]})

									df

				?

									   A  B  C  D

									0  1  3  6  2

									1  1  4  8  5

									2  2  3  1  4

									3  2  3  9  8

8、单函数对多列

对分组后数据框使用单个函数进行聚合，单个聚合函数会对每列进行计算，然后合并返回。聚合函数以字符串的形式传入。

				?

									# 对所有列分组求和

									df.groupby('A').agg('sum')

				?

									   B   C   D

									A           

									1  7  14   7

									2  6  10  12

可以对分组后的数据指定列进行分组聚合。需要注意子列需要用[]包裹。

				?

									# 对指定列分组求和

									df.groupby('A')[['B','C']].agg('sum')

聚合函数也可以传入自定义的匿名函数。

				?

									# 匿名函数分组求和

									df.groupby('A').agg(lambda x:sum(x))

				?

									  B   C   D

									A           

									1  7  14   7

									2  6  10  12

9、多函数对多列

聚合函数可以是多个函数。聚合时，多个聚合函数会对每列进行计算，然后合并返回。聚合函数以列表的形式传入。

				?

									# 全部列多函数聚合

									df.groupby('A').agg(['sum','mean'])

				?

									    B        C        D     

									  sum mean sum mean sum mean

									A                           

									1   7  3.5  14    7   7  3.5

									2   6  3.0  10    5  12  6.0

聚合返回后的数据列名有两层索引，第一层是聚合的列名，第二层是使用的聚合函数名。如果需要对返回的聚合函数名重命名，
需要在传参时，传入元组，第一个元素为聚合函数名，第二个元素为聚合函数。

				?

									# 聚合函数重命名

									df.groupby('A').agg([('SUM','sum'),('MEAN','mean')])

				?

									    B        C        D     

									  SUM MEAN SUM MEAN SUM MEAN

									A                           

									1   7  3.5  14    7   7  3.5

									2   6  3.0  10    5  12  6.0

同样，也可以传入匿名函数。

				?

									# 匿名函数并重命名

									df.groupby('A').agg([('SUM','sum'),('MAX',lambda x:max(x))])

				?

									    B       C       D    

									  SUM MAX SUM MAX SUM MAX

									A                        

									1   7   4  14   8   7   5

									2   6   3  10   9  12   8

如果需要对不同的列进行不同的聚合计算，则需要传入字典的形式。

				?

									# 不同列不同聚合函数

									df.groupby('A').agg({'B':['sum','mean'],'C':'mean'})

				?

									    B         C

									  sum mean mean

									A              

									1   7  3.5    7

									2   6  3.0    5

可以重命名聚合后的列名，注意只能对一列传入一个聚合函数时有效。

				?

									# 聚合后重命名列名

									df.groupby('A').agg(B_sum=('B','sum'),C_mean=('C','mean'))

				?

									   B_sum  C_mean

									A               

									1      7       7

									2      6       5

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python pandas分组聚合详细

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