利用Pandas將數據進行分組，并將各組進行聚合或自定義函數處理。

Pandas中Groupby分組與聚合過程

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導入模塊

import pandas as pd

縮寫

df表示Dataframe對象

分組

• df.groupby('col1')： 根據col1列將df全部列分組（默認：axis=0行）
• df['col2'].groupby('col1'): 根據col1列對df中col2列分組
  • =df['col2'].groupby(df['col1'])
  • =df.groupby('col1')[['col2']]
  • =df.groupby('col1')['col2']
• df.groupby(['col1','col2'])： 根據col1,col2列將df分組

• dict(list(df.groupby('col1'))): 將分組存為key為組名，value為group的字典
• for name,group in df.groupby('col1'): 遍歷分組名+組
• for (n1,n2),group in df.groupby(['col1','col2'])： 遍歷取層級分組名+組

• df.groupby(df.types, axis=1)： 根據數據類型對df列分組
• df.groupby(dict/list,axis=1):以字典或列表對df各列分組
  • dict中key為列名，value為分類標簽，根據分類標簽將列分類
• df.groupby(len)：計算df索引值的字符串長度，以長度值為分組及組名
• df.groupby([len,list]):混和使用，層次化索引（0層：len，1層，list）
• df.groupby(level='num',axis=1):層次化索引df中，以索引層名為num的列分組

• groupby(group_keys=False): 分組列不成為索引
  • =reset_index()

聚合

>>>grouped = df.groupby('col1')

• grouped.mean() :分組計算均值
  • grouped.agg('mean'):同上
• grouped.size():分組大小
• grouped.count():分組中非NA的數量
• grouped.median():分組中位數
• grouped.std():分組無偏標準差（分母n-1）
• grouped.var():分組無偏方差
• grouped.min():非NA最小值
• grouped.max():非NA最大值
• grouped.prod():非NA值的積
• grouped.first():第一個非NA值
• grouped.last():最后一個非NA值
• grouped('col2').quantile(0.5):以col2列的0.5分位數聚合

自定義函數

• grouped.agg(func):以自定義的func函數聚合
  • func 是以sereis為基礎的操作
  • 默認聚合后的列名為func名
    • grouped.agg([(name,func)]):指定列名，不用func名
  • =grouped.aggregate(func)
• grouped[col].agg([func1,‘mean','std',...,funcn]): 對分組列col使用多個聚合函數
• grouped[col1,col2].agg([func1,funcn]): 分組后的多列使用多個聚合函數
• grouped.agg({col：func1，col2：func2})： 對col1列用func1聚合，col2列用func2聚合

分組級運算

本質：將一維數組簡化為標量值的函數

• grouped.transform(func): 將聚合的標量值廣播
• grouped.apply(func,param1,param2....): 對各個分組列使用func函數，param是func的參數
• groupby + pd.cut : 將數據分為等距區間分組
• groupby + pd.qcut： 將數據根據分位數區間分組

透視表與交叉表

• df.pivot_table() ： 透視表
  • rows：行索引
  • cols：列索引
  • margins：總計行列數據，默認平均值
  • fill_value:填補缺失值
• pd.crosstab(df.col1,df.col2) : 交叉表計算分組頻率的特殊透視表

總結

以上是生活随笔為你收集整理的pandas 根据列名索引多列数据_Pandas 数据聚合与分组运算[groupby+apply]速查笔记的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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