python DataFrame数据分组统计groupby()函数的使用
目录
groupby()函数
1. groupby基本用法
1.1 一级分类_分组求和
1.2 二级分类_分组求和
1.3 对DataFrameGroupBy对象列名索引（对指定列统计计算）
2. 对分组数据进行迭代
2.1 对一级分类的DataFrameGroupBy对象进行遍历
2.2 对二级分类的DataFrameGroupBy对象进行遍历
3. agg()函数
3.1一般写法_对目标数据使用同一聚合函数
3.2 对不同列使用不同聚合函数
3.3 自定义函数写法
4. 通过 字典 和 Series 对象进行分组统计
4.1通过一个字典
4.2通过一个Series
groupby()函数在python的DataFrame中对数据进行分组统计主要使用groupby()函数。
1. groupby基本用法 1.1 一级分类_分组求和import pandas as pd
data = [['a', 'A', 109], ['b', 'B', 112], ['c', 'A', 125], ['d', 'C', 120],
['e', 'C', 126], ['f', 'B', 133], ['g', 'A', 124], ['h', 'B', 134],
['i', 'C', 117], ['j', 'C', 128]]
index = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
columns = ['name', 'class', 'num']
df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns)
print(df)
print("=================================================")
df1 = df.groupby('class').sum() # 分组统计求和
print(df1)
给groupby()传入一个列表，列表中的元素为分类字段，从左到右分类级别增大。(一级分类、二级分类…)
import pandas as pd
data = [['a', 'A', '1等', 109], ['b', 'B', '1等', 112], ['c', 'A', '1等', 125], ['d', 'B', '2等', 120],
['e', 'B', '1等', 126], ['f', 'B', '2等', 133], ['g', 'A', '2等', 124], ['h', 'B', '1等', 134],
['i', 'A', '2等', 117], ['j', 'A', '2等', 128], ['h', 'A', '1等', 130], ['i', 'B', '2等', 122]]
index = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]
columns = ['name', 'class_1', 'class_2', 'num']
df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns)
print(df)
print("=================================================")
df1 = df.groupby(['class_1', 'class_2']).sum() # 分组统计求和
print(df1)
其中，df.groupby(‘class_1’)得到一个DataFrameGroupBy对象，对该对象可以使用列名进行索引，以对指定的列进行统计。
如：df.groupby(‘class_1’)[‘num’].sum()
import pandas as pd
data = [['a', 'A', '1等', 109], ['b', 'B', '1等', 112], ['c', 'A', '1等', 125], ['d', 'B', '2等', 120],
['e', 'B', '1等', 126], ['f', 'B', '2等', 133], ['g', 'A', '2等', 124], ['h', 'B', '1等', 134],
['i', 'A', '2等', 117], ['j', 'A', '2等', 128], ['h', 'A', '1等', 130], ['i', 'B', '2等', 122]]
index = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]
columns = ['name', 'class_1', 'class_2', 'num']
df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns)
print(df)
print("=================================================")
df1 = df.groupby('class_1')['num'].sum()
print(df1)
代码运行结果同上。
2. 对分组数据进行迭代 2.1 对一级分类的DataFrameGroupBy对象进行遍历for name, group in DataFrameGroupBy_object
其中，name指分类的类名，group指该类的所有数据。
import pandas as pd
data = [['a', 'A', '1等', 109], ['b', 'C', '1等', 112], ['c', 'A', '1等', 125], ['d', 'B', '2等', 120],
['e', 'B', '1等', 126], ['f', 'B', '2等', 133], ['g', 'C', '2等', 124], ['h', 'A', '1等', 134],
['i', 'C', '2等', 117], ['j', 'A', '2等', 128], ['h', 'B', '1等', 130], ['i', 'C', '2等', 122]]
index = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]
columns = ['name', 'class_1', 'class_2', 'num']
df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns)
print(df)
print("===============================")
# 获取目标数据。
df1 = df[['name', 'class_1', 'num']]
for name, group in df1.groupby('class_1'):
print(name)
print("=============================")
print(group)
print("==================================================")
对二级分类的DataFrameGroupBy对象进行遍历，
以for (key1, key2), group in df.groupby([‘class_1’, ‘class_2’]) 为例
不同于一级分类的是， (key1, key2)是一个由多级类别组成的元组，而group表示该多级分类类别下的数据。
import pandas as pd
data = [['a', 'A', '1等', 109], ['b', 'C', '1等', 112], ['c', 'A', '1等', 125], ['d', 'B', '2等', 120],
['e', 'B', '1等', 126], ['f', 'B', '2等', 133], ['g', 'C', '2等', 124], ['h', 'A', '1等', 134],
['i', 'C', '2等', 117], ['j', 'A', '2等', 128], ['h', 'B', '1等', 130], ['i', 'C', '2等', 122]]
index = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]
columns = ['name', 'class_1', 'class_2', 'num']
df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns)
print(df)
print("===============================")
for (key1, key2), group in df.groupby(['class_1', 'class_2']):
print(key1, key2)
print("=============================")
print(group)
print("==================================================")
程序运行结果如下：
(部分)
3. agg()函数使用groupby()函数和agg()函数 实现 分组聚合操作运算。
3.1一般写法_对目标数据使用同一聚合函数以 分组求均值、求和 为例
给agg()传入一个列表
df1.groupby([‘class_1’, ‘class_2’]).agg([‘mean’, ‘sum’])
import pandas as pd
data = [['a', 'A', '1等', 109, 144], ['b', 'C', '1等', 112, 132], ['c', 'A', '1等', 125, 137], ['d', 'B', '2等', 120, 121],
['e', 'B', '1等', 126, 136], ['f', 'B', '2等', 133, 127], ['g', 'C', '2等', 124, 126], ['h', 'A', '1等', 134, 125],
['i', 'C', '2等', 117, 125], ['j', 'A', '2等', 128, 133], ['h', 'B', '1等', 130, 122], ['i', 'C', '2等', 122, 111]]
index = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]
columns = ['name', 'class_1', 'class_2', 'num1', 'num2']
df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns)
print(df)
print("===============================")
df1 = df[['class_1', 'class_2', 'num1', 'num2']]
print(df1.groupby(['class_1', 'class_2']).agg(['mean', 'sum']))
给agg()方法传入一个字典
import pandas as pd
data = [['a', 'A', '1等', 109, 144], ['b', 'C', '1等', 112, 132], ['c', 'A', '1等', 125, 137], ['d', 'B', '2等', 120, 121],
['e', 'B', '1等', 126, 136], ['f', 'B', '2等', 133, 127], ['g', 'C', '2等', 124, 126], ['h', 'A', '1等', 134, 125],
['i', 'C', '2等', 117, 125], ['j', 'A', '2等', 128, 133], ['h', 'B', '1等', 130, 122], ['i', 'C', '2等', 122, 111]]
index = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]
columns = ['name', 'class_1', 'class_2', 'num1', 'num2']
df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns)
print(df)
print("===============================")
df1 = df[['class_1', 'num1', 'num2']]
print(df1.groupby('class_1').agg({'num1': ['mean', 'sum'], 'num2': ['sum']}))
也可以自定义一个函数（以名为max1为例）传入agg()中。
import pandas as pd
data = [['a', 'A', '1等', 109, 144], ['b', 'C', '1等', 112, 132], ['c', 'A', '1等', 125, 137], ['d', 'B', '2等', 120, 121],
['e', 'B', '1等', 126, 136], ['f', 'B', '2等', 133, 127], ['g', 'C', '2等', 124, 126], ['h', 'A', '1等', 134, 125],
['i', 'C', '2等', 117, 125], ['j', 'A', '2等', 128, 133], ['h', 'B', '1等', 130, 122], ['i', 'C', '2等', 122, 111]]
index = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]
columns = ['name', 'class_1', 'class_2', 'num1', 'num2']
df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns)
print(df)
print("===============================")
max1 = lambda x: x.value_counts(dropna=False).index[0]
max1.__name__ = "类别数量最多"
df1 = df.agg({'class_1': [max1],
'num1': ['sum', 'mean'],
'num2': ['sum', 'mean']})
print(df1)
groupy()不仅仅可以传入单个列，或多个列组成的列表，
也可以传入一个字典或者一个Series来实现分组。
import pandas as pd
data = [['A', 10000, 20121, 14521, 20, 23, 4, 5000],
['B', 12000, 12541, 11220, 14, 25, 5, 6000],
['C', 21420, 26452, 34215, 25, 24, 4, 5266],
['D', 21025, 23155, 31251, 23, 26, 6, 6452],
['E', 30021, 23512, 21452, 30, 27, 5, 7525],
['F', 32152, 30214, 26321, 32, 30, 7, 6952]]
columns = ['公司', 'a产品产量', 'b产品产量', 'c产品产量', '搬运工数量', '推销员数量', '经理数量', '平均工资']
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
df = pd.DataFrame(data=data, columns=columns)
df = df.set_index(['公司'])
print(df)
print("===============================")
mapping = {
'a产品产量': '产品产量', 'b产品产量': '产品产量',
'c产品产量': '产品产量', '搬运工数量': '人员数量',
'推销员数量': '人员数量', '经理数量': '人员数量',
'平均工资': '平均工资'
}
df1 = df.groupby(mapping, axis=1).sum()
print(df1)
程序运行结果：
import pandas as pd
data = [['A', 10000, 20121, 14521, 20, 23, 4, 5000],
['B', 12000, 12541, 11220, 14, 25, 5, 6000],
['C', 21420, 26452, 34215, 25, 24, 4, 5266],
['D', 21025, 23155, 31251, 23, 26, 6, 6452],
['E', 30021, 23512, 21452, 30, 27, 5, 7525],
['F', 32152, 30214, 26321, 32, 30, 7, 6952]]
columns = ['公司', 'a产品产量', 'b产品产量', 'c产品产量', '搬运工数量', '推销员数量', '经理数量', '平均工资']
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
df = pd.DataFrame(data=data, columns=columns)
df = df.set_index(['公司'])
print(df)
print("===============================")
data = {
'a产品产量': '产品产量', 'b产品产量': '产品产量',
'c产品产量': '产品产量', '搬运工数量': '人员数量',
'推销员数量': '人员数量', '经理数量': '人员数量',
'平均工资': '平均工资'
}
s1 = pd.Series(data)
df1 = df.groupby(s1, axis=1).sum()
print(df1)
程序运行结果：
参考资源： python数据分析从入门到精通 明日科技编著 清华大学出版社
到此这篇关于python DataFrame数据分组统计groupby()函数的使用的文章就介绍到这了,更多相关python DataFrame groupby() 内容请搜索软件开发网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持软件开发网！
