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首頁(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡(jiǎn)入門(mén)》第2節(jié) 7 Pandas分組聚合
數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡(jiǎn)入門(mén)》第2節(jié) 7 Pandas分組聚合
2024-11-25
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《Python數(shù)據(jù)分析極簡(jiǎn)入門(mén)》

第2節(jié) 7 Pandas分組聚合

分組聚合（group by）顧名思義就是分2步：

  • 先分組：根據(jù)某列數(shù)據(jù)的值進(jìn)行分組。用groupby()對(duì)某列進(jìn)行分組
  • 后聚合：將結(jié)果應(yīng)用聚合函數(shù)進(jìn)行計(jì)算。在agg()函數(shù)里應(yīng)用聚合函數(shù)計(jì)算結(jié)果，如sum()、mean()、count()、max()、min()等，用于對(duì)每個(gè)分組進(jìn)行聚合計(jì)算。
import pandas as pd
import numpy as np
import random
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'a', 'b','a', 'b'],
                   'B': ['L', 'L', 'M', 'N','M', 'M'],
                   'C': [107, 177, 139, 3, 52, 38],
                   'D': [22, 59, 38, 50, 60, 82]})

df
A B C D
0 a L 107 22
1 b L 177 59
2 a M 139 38
3 b N 3 50
4 a M 52 60
5 b M 38 82

單列分組

① 對(duì)單列分組后應(yīng)用sum聚合函數(shù)

df.groupby('A').sum()
C D
A
a 298 120
b 218 191

② 對(duì)單列分組后應(yīng)用單個(gè)指定的聚合函數(shù)

df.groupby('A').agg({'C': 'min'}).rename(columns={'C': 'C_min'})
C_min
A
a 52
b 3

③ 對(duì)單列分組后應(yīng)用多個(gè)指定的聚合函數(shù)

df.groupby(['A']).agg({'C':'max','D':'min'}).rename(columns={'C':'C_max','D':'D_min'})
C_max D_min
A
a 139 22
b 177 50

兩列分組

① 對(duì)多列分組后應(yīng)用sum聚合函數(shù)：

df.groupby(['A', 'B']).sum()
C D
A B
a L 107 22
M 191 98
b L 177 59
M 38 82
N 3 50

② 對(duì)兩列進(jìn)行group 后，都應(yīng)用max聚合函數(shù)

df.groupby(['A','B']).agg({'C':'max'}).rename(columns={'C': 'C_max'})
C_max
A B
a L 107
M 139
b L 177
M 38
N 3

③ 對(duì)兩列進(jìn)行分組group 后，分別應(yīng)用max、min聚合函數(shù)

df.groupby(['A','B']).agg({'C':'max','D':'min'}).rename(columns={'C':'C_max','D':'D_min'})
C_max D_min
A B
a L 107 22
M 139 38
b L 177 59
M 38 82
N 3 50

補(bǔ)充1： 應(yīng)用自定義的聚合函數(shù)

df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'a', 'b','a', 'b'],
                   'B': ['L', 'L', 'M', 'N','M', 'M'],
                   'C': [107, 177, 139, 3, 52, 38],
                   'D': [22, 59, 38, 50, 60, 82]})

df
A B C D
0 a L 107 22
1 b L 177 59
2 a M 139 38
3 b N 3 50
4 a M 52 60
5 b M 38 82 
# 使用自定義的聚合函數(shù)計(jì)算每個(gè)分組的最大值和最小值
def custom_agg(x):
    return x.max() - x.min()
result =  df[['B','C']].groupby('B').agg({'C': custom_agg})
result
C
B
L 70
M 101
N 0

補(bǔ)充2： 開(kāi)窗函數(shù)（類似于SQL里面的over partition by）：

使用transform函數(shù)計(jì)算每個(gè)分組的均值

# 使用transform函數(shù)計(jì)算每個(gè)分組的均值
df['B_C_std'] =  df[['B','C']].groupby('B')['C'].transform('mean')
df
A B C D B_C_std
0 a L 107 22 142.000000
1 b L 177 59 142.000000
2 a M 139 38 76.333333
3 b N 3 50 3.000000
4 a M 52 60 76.333333
5 b M 38 82 76.333333

補(bǔ)充3： 分組聚合拼接字符串 pandas實(shí)現(xiàn)類似 group_concat 功能

假設(shè)有這樣一個(gè)數(shù)據(jù)：

df = pd.DataFrame({
    '姓名': ['張三', '張三', '張三', '李四', '李四', '李四'],
    '科目': ['語(yǔ)文', '數(shù)學(xué)', '英語(yǔ)', '語(yǔ)文', '數(shù)學(xué)', '英語(yǔ)']
})

df
姓名 科目
0 張三 語(yǔ)文
1 張三 數(shù)學(xué)
2 張三 英語(yǔ)
3 李四 語(yǔ)文
4 李四 數(shù)學(xué)
5 李四 英語(yǔ)

補(bǔ)充：按某列分組，將另一列文本拼接合并

按名稱分組，把每個(gè)人的科目拼接到一個(gè)字符串：

# 對(duì)整個(gè)group對(duì)象中的所有列應(yīng)用join 連接元素
(df.astype(str)# 先將數(shù)據(jù)全轉(zhuǎn)為字符
.groupby('姓名')# 分組
.agg(lambda x : ','.join(x)))[['科目']]# join 連接元素
科目
姓名
張三 語(yǔ)文,數(shù)學(xué),英語(yǔ)
李四 語(yǔ)文,數(shù)學(xué),英語(yǔ)

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') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調(diào)，回調(diào)的第一個(gè)參數(shù)驗(yàn)證碼對(duì)象，之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個(gè)配置參數(shù)為必須，不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺(tái)檢測(cè)極驗(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時(shí)表示是新驗(yàn)證碼的宕機(jī) product: "float", // 產(chǎn)品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說(shuō)明請(qǐng)參見(jiàn)：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)時(shí)完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請(qǐng)輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請(qǐng)輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }