pandas之分组groupby()的使用整理与总结
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2020-09-16
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pandas之分组之分组groupby()的使用整理与总结的使用整理与总结
主要介绍了pandas之分组groupby()的使用整理与总结，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学
习学习吧
前言前言
在使用pandas的时候，有些场景需要对数据内部进行分组处理，如一组全校学生成绩的数据，我们想通过班级进行分组，或者再对班级分组后的性别进行分组来进行分析，这时通过pandas下的
groupby()函数就可以解决。在使用pandas进行数据分析时，groupby()函数将会是一个数据分析辅助的利器。
groupby的作用可以参考 超好用的 pandas 之 groupby 中作者的插图进行直观的理解：
准备
读入的数据是一段学生信息的数据，下面将以这个数据为例进行整理grouby()函数的使用：
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('./data.csv')
print(df)
Name Gender Age Score
0 Alen Male 18 80
1 Bob Male 19 90
2 Cidy Female 18 93
3 Daniel Male 20 87
4 Ellen Female 17 96
5 Frankie Male 21 100
6 Gate Male 20 88
7 Hebe Female 22 98
基本操作基本操作
在进行对groupby函数进行学习之前，首先需要明确的是，通过对DataFrame对象调用groupby()函数返回的结果是一个DataFrameGroupBy对象，而不是一个DataFrame或者Series对象，所以，它们中的一些方法或
者函数是无法直接调用的，需要按照GroupBy对象中具有的函数和方法进行调用。
grouped = df.groupby('Gender')
print(type(grouped))
print(grouped)
<class 'pandas.core.groupby.groupby.DataFrameGroupBy'>
分组时，不仅仅可以指定一个列名，也可以指定多个列名：
grouped = df.groupby('Gender')
grouped_muti = df.groupby(['Gender', 'Age'])
print(grouped.size())
print(grouped_muti.size())
Gender
Female 3
Male 5
dtype: int64
Gender Age
Female 17 1
18 1
22 1
Male 18 1
19 1
20 2
21 1
dtype: int64
指定多个列名个单个列名后的区别在于，分组的主键或者索引（indice）将一个是单个主键，另一个则是一个元组的形式：
print(grouped.get_group('Female'))
print(grouped_muti.get_group(('Female', 17)))
Name Gender Age Score
2 Cidy Female 18 93
4 Ellen Female 17 96
7 Hebe Female 22 98
Name Gender Age Score
4 Ellen Female 17 96
通过调用get_group()函数可以返回一个按照分组得到的DataFrame对象，所以接下来的使用就可以按照·DataFrame·对象来使用。如果想让这个DataFrame对象的索引重新定义可以通过：
df = grouped.get_group('Female').reset_index()
print(df)
index Name Gender Age Score
0 2 Cidy Female 18 93
1 4 Ellen Female 17 96
2 7 Hebe Female 22 98
这里可以总结一下，由于通过groupby()函数分组得到的是一个DataFrameGroupBy对象，而通过对这个对象调用get_group()，返回的则是一个·DataFrame·对象，所以可以将DataFrameGroupBy对象理解为是多
个DataFrame组成的。
而没有调用get_group()函数之前，此时的数据结构任然是DataFrameGroupBy，此时进行对DataFrameGroupBy按照列名进行索引，同理就可以得到SeriesGroupBy对象，取多个列名，则得到的任然
是DataFrameGroupBy对象，这里可以类比DataFrame和Series的关系。
按照上面的思路理解后，再调用get_group()函数后得到的DataFrame对象按照列名进行索引实际上就是得到了Series的对象，下面的操作就可以按照Series对象中的函数行了。
在没有进行调用get_group()，也就是没有取出特定某一组数据之前，此时的数据结构任然是DataFrameGroupBy，其中也有很多函数和方法可以调用，如max()、count()、std()等，返回的结果是一个DataFrame对
象。
print(grouped.count())
print(grouped.max()[['Age', 'Score']])
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