pandas中pd.groupby()的用法详解

Maleah ·

更新时间:2024-09-20

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在pandas中的groupby和在sql语句中的groupby有异曲同工之妙，不过也难怪，毕竟关系数据库中的存放数据的结构也是一张大表罢了，与dataframe的形式相似。

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
df = pd.read_csv('./city_weather.csv')
print(df)
'''
          date city  temperature  wind
0   03/01/2016   BJ            8     5
1   17/01/2016   BJ           12     2
2   31/01/2016   BJ           19     2
3   14/02/2016   BJ           -3     3
4   28/02/2016   BJ           19     2
5   13/03/2016   BJ            5     3
6   27/03/2016   SH           -4     4
7   10/04/2016   SH           19     3
8   24/04/2016   SH           20     3
9   08/05/2016   SH           17     3
10  22/05/2016   SH            4     2
11  05/06/2016   SH          -10     4
12  19/06/2016   SH            0     5
13  03/07/2016   SH           -9     5
14  17/07/2016   GZ           10     2
15  31/07/2016   GZ           -1     5
16  14/08/2016   GZ            1     5
17  28/08/2016   GZ           25     4
18  11/09/2016   SZ           20     1
19  25/09/2016   SZ          -10     4
'''
g = df.groupby(df['city'])
# <pandas.core.groupby.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x7f10450e12e8>
print(g.groups)
# {'BJ': Int64Index([0, 1, 2, 3, 4, 5], dtype='int64'),
# 'GZ': Int64Index([14, 15, 16, 17], dtype='int64'),
# 'SZ': Int64Index([18, 19], dtype='int64'),
# 'SH': Int64Index([6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13], dtype='int64')}
print(g.size()) # g.size() 可以统计每个组 成员的 数量
'''
city
BJ    6
GZ    4
SH    8
SZ    2
dtype: int64
'''
print(g.get_group('BJ')) # 得到 某个 分组
'''
         date city  temperature  wind
0  03/01/2016   BJ            8     5
1  17/01/2016   BJ           12     2
2  31/01/2016   BJ           19     2
3  14/02/2016   BJ           -3     3
4  28/02/2016   BJ           19     2
5  13/03/2016   BJ            5     3
'''
df_bj = g.get_group('BJ')
print(df_bj.mean()) # 对这个 分组 求平均
'''
temperature    10.000000
wind            2.833333
dtype: float64
'''
# 直接使用 g 对象，求平均值
print(g.mean()) # 对 每一个 分组， 都计算分组
'''
      temperature      wind
city                       
BJ         10.000  2.833333
GZ          8.750  4.000000
SH          4.625  3.625000
SZ          5.000  2.500000
'''
print(g.max())
'''
            date  temperature  wind
city                               
BJ    31/01/2016           19     5
GZ    31/07/2016           25     5
SH    27/03/2016           20     5
SZ    25/09/2016           20     4
'''
print(g.min())
'''
            date  temperature  wind
city                               
BJ    03/01/2016           -3     2
GZ    14/08/2016           -1     2
SH    03/07/2016          -10     2
SZ    11/09/2016          -10     1
'''
# g 对象还可以使用 for 进行循环遍历
for name, group in g:
    print(name)
    print(group)
# g 可以转化为 list类型， dict类型
print(list(g)) # 元组第一个元素是 分组的label，第二个是dataframe
'''
[('BJ',          date city  temperature  wind
0  03/01/2016   BJ            8     5
1  17/01/2016   BJ           12     2
2  31/01/2016   BJ           19     2
3  14/02/2016   BJ           -3     3
4  28/02/2016   BJ           19     2
5  13/03/2016   BJ            5     3), 
('GZ',           date city  temperature  wind
14  17/07/2016   GZ           10     2
15  31/07/2016   GZ           -1     5
16  14/08/2016   GZ            1     5
17  28/08/2016   GZ           25     4), 
('SH',           date city  temperature  wind
6   27/03/2016   SH           -4     4
7   10/04/2016   SH           19     3
8   24/04/2016   SH           20     3
9   08/05/2016   SH           17     3
10  22/05/2016   SH            4     2
11  05/06/2016   SH          -10     4
12  19/06/2016   SH            0     5
13  03/07/2016   SH           -9     5), 
('SZ',           date city  temperature  wind
18  11/09/2016   SZ           20     1
19  25/09/2016   SZ          -10     4)]
'''
print(dict(list(g))) # 返回键值对，值的类型是 dataframe
'''
{'SH':           date city  temperature  wind
6   27/03/2016   SH           -4     4
7   10/04/2016   SH           19     3
8   24/04/2016   SH           20     3
9   08/05/2016   SH           17     3
10  22/05/2016   SH            4     2
11  05/06/2016   SH          -10     4
12  19/06/2016   SH            0     5
13  03/07/2016   SH           -9     5, 
'SZ':           date city  temperature  wind
18  11/09/2016   SZ           20     1
19  25/09/2016   SZ          -10     4, 
'GZ':           date city  temperature  wind
14  17/07/2016   GZ           10     2
15  31/07/2016   GZ           -1     5
16  14/08/2016   GZ            1     5
17  28/08/2016   GZ           25     4, 
'BJ':          date city  temperature  wind
0  03/01/2016   BJ            8     5
1  17/01/2016   BJ           12     2
2  31/01/2016   BJ           19     2
3  14/02/2016   BJ           -3     3
4  28/02/2016   BJ           19     2
5  13/03/2016   BJ            5     3}
'''

到此这篇关于pandas中pd.groupby()的用法详解的文章就介绍到这了,更多相关pandas pd.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！

pd pandas

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