利用Python进行数据分析--数据聚合与分组运算1

来源：互联网发布：喜仕隆石英石知乎编辑：程序博客网时间：2024/06/05 19:58
转载自：http://blog.csdn.net/ssw_1990/article/details/22286583
pandas提供了一个灵活高效的groupby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。
根据一个或多个键（可以是函数、数组或DataFrame列名）拆分pandas对象。
计算分组摘要统计，如计数、平均值、标准差，或用户自定义函数。
对DataFrame的列应用各种各样的函数。
应用组内转换或其他运算，如规格化、线性回归、排名或选取子集等。
计算透视表或交叉表。
执行分位数分析以及其他分组分析。

1、分组键可以有多种形式，且类型不必相同
列表或数组，其长度与待分组的轴一样。
表示DataFrame某个列名的值。
字典或Series，给出待分组轴上的值与分组名之间的对应关系。
函数，用于处理轴索引或索引中的各个标签。
注意：
后三种都只是快捷方式而已，其最终目的仍然是产生一组用于拆分对象的值。

2、首先来看看下面这个非常简单的表格型数据集（以DataFrame的形式）：
[python] view plaincopy
>>> import pandas as pd  
>>> df = pd.DataFrame({'key1':['a', 'a', 'b', 'b', 'a'],  
...     'key2':['one', 'two', 'one', 'two', 'one'],  
...     'data1':np.random.randn(5),  
...     'data2':np.random.randn(5)})  
>>> df  
      data1     data2 key1 key2  
0 -0.410673  0.519378    a  one  
1 -2.120793  0.199074    a  two  
2  0.642216 -0.143671    b  one  
3  0.975133 -0.592994    b  two  
4 -1.017495 -0.530459    a  one  
假设你想要按key1进行分组，并计算data1列的平均值，我们可以访问data1，并根据key1调用groupby：
[python] view plaincopy
>>> grouped = df['data1'].groupby(df['key1'])  
>>> grouped  
<pandas.core.groupby.SeriesGroupBy object at 0x04120D70>  
变量grouped是一个GroupBy对象，它实际上还没有进行任何计算，只是含有一些有关分组键df['key1']的中间数据而已，然后我们可以调用GroupBy的mean方法来计算分组平均值：
[python] view plaincopy
>>> grouped.mean()  
key1  
a      -1.182987  
b       0.808674  
dtype: float64  
说明：数据（Series）根据分组键进行了聚合，产生了一个新的Series，其索引为key1列中的唯一值。之所以结果中索引的名称为key1，是因为原始DataFrame的列df['key1']就叫这个名字。

3、如果我们一次传入多个数组，就会得到不同的结果：
[python] view plaincopy
>>> means = df['data1'].groupby([df['key1'], df['key2']]).mean()  
>>> means  
key1  key2  
a     one    -0.714084  
      two    -2.120793  
b     one     0.642216  
      two     0.975133  
dtype: float64  
通过两个键对数据进行了分组，得到的Series具有一个层次化索引（由唯一的键对组成）：
[python] view plaincopy
>>> means.unstack()  
key2       one       two  
key1                      
a    -0.714084 -2.120793  
b     0.642216  0.975133  
在上面这些示例中，分组键均为Series。实际上，分组键可以是任何长度适当的数组：
[python] view plaincopy
>>> states = np.array(['Ohio', 'California', 'California', 'Ohio', 'Ohio'])  
>>> years = np.array([2005, 2005, 2006, 2005, 2006])  
>>> df['data1'].groupby([states, years]).mean()  
California  2005   -2.120793  
            2006    0.642216  
Ohio        2005    0.282230  
            2006   -1.017495  
dtype: float64  

4、此外，你还可以将列名（可以是字符串、数字或其他Python对象）用作分组将：
[python] view plaincopy
>>> df.groupby('key1').mean()  
         data1     data2  
key1                      
a    -1.182987  0.062665  
b     0.808674 -0.368333  
>>> df.groupby(['key1', 'key2']).mean()  
              data1     data2  
key1 key2                      
a    one  -0.714084 -0.005540  
     two  -2.120793  0.199074  
b    one   0.642216 -0.143671  
     two   0.975133 -0.592994  
说明：在执行df.groupby('key1').mean()时，结果中没有key2列。这是因为df['key2']不是数值数据，所以被从结果中排除了。默认情况下，所有数值列都会被聚合，虽然有时可能会被过滤为一个子集。
无论你准备拿groupby做什么，都有可能会用到GroupBy的size方法，它可以返回一个含有分组大小的Series：
[python] view plaincopy
>>> df.groupby(['key1', 'key2']).size()  
key1  key2  
a     one     2  
      two     1  
b     one     1  
      two     1  
dtype: int64  
注意：分组键中的任何缺失值都会被排除在结果之外。

5、对分组进行迭代
GroupBy对象支持迭代，可以产生一组二元元组（由分组名和数据块组成）。看看下面这个简单的数据集：
[python] view plaincopy
>>> for name, group in df.groupby('key1'):  
...     print(name)  
...     print(group)  
...   
a  
      data1     data2 key1 key2  
0 -0.410673  0.519378    a  one  
1 -2.120793  0.199074    a  two  
4 -1.017495 -0.530459    a  one  
b  
      data1     data2 key1 key2  
2  0.642216 -0.143671    b  one  
3  0.975133 -0.592994    b  two  
对于多重键的情况，元组的第一个元素将会是由键值组成的元组：
[python] view plaincopy
>>> for (k1, k2), group in df.groupby(['key1', 'key2']):  
...     print k1, k2  
...     print group  
...   
a one  
      data1     data2 key1 key2  
0 -0.410673  0.519378    a  one  
4 -1.017495 -0.530459    a  one  
a two  
      data1     data2 key1 key2  
1 -2.120793  0.199074    a  two  
b one  
      data1     data2 key1 key2  
2  0.642216 -0.143671    b  one  
b two  
      data1     data2 key1 key2  
3  0.975133 -0.592994    b  two  
当然，你可以对这些数据片段做任何操作。有一个你可能会觉得有用的运算：将这些数据片段做成一个字典：
[python] view plaincopy
>>> pieces = dict(list(df.groupby('key1')))  
>>> pieces['b']  
      data1     data2 key1 key2  
2  0.642216 -0.143671    b  one  
3  0.975133 -0.592994    b  two  
>>> df.groupby('key1')  
<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x0413AE30>  
>>> list(df.groupby('key1'))  
[('a',       data1     data2 key1 key2  
0 -0.410673  0.519378    a  one  
1 -2.120793  0.199074    a  two  
4 -1.017495 -0.530459    a  one), ('b',       data1     data2 key1 key2  
2  0.642216 -0.143671    b  one  
3  0.975133 -0.592994    b  two)]  
groupby默认是在axis=0上进行分组的，通过设置也可以在其他任何轴上进行分组。那上面例子中的df来说，我们可以根据dtype对列进行分组：
[python] view plaincopy
>>> df.dtypes  
data1    float64  
data2    float64  
key1      object  
key2      object  
dtype: object  
>>> grouped = df.groupby(df.dtypes, axis=1)  
>>> dict(list(grouped))  
{dtype('O'):   key1 key2  
0    a  one  
1    a  two  
2    b  one  
3    b  two  
4    a  one, dtype('float64'):       data1     data2  
0 -0.410673  0.519378  
1 -2.120793  0.199074  
2  0.642216 -0.143671  
3  0.975133 -0.592994  
4 -1.017495 -0.530459}  
[python] view plaincopy
>>> grouped  
<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x041288F0>  
>>> list(grouped)  
[(dtype('float64'),       data1     data2  
0 -0.410673  0.519378  
1 -2.120793  0.199074  
2  0.642216 -0.143671  
3  0.975133 -0.592994  
4 -1.017495 -0.530459), (dtype('O'),   key1 key2  
0    a  one  
1    a  two  
2    b  one  
3    b  two  
4    a  one)]  

6、选取一个或一组列
对于由DataFrame产生的GroupBy对象，如果用一个（单个字符串）或一组（字符串数组）列名对其进行索引，就能实现选取部分列进行聚合的目的，即：
[python] view plaincopy
>>> df.groupby('key1')['data1']  
<pandas.core.groupby.SeriesGroupBy object at 0x06615FD0>  
>>> df.groupby('key1')['data2']  
<pandas.core.groupby.SeriesGroupBy object at 0x06615CB0>  
>>> df.groupby('key1')[['data2']]  
<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x06615F10>  
和以下代码是等效的：
[python] view plaincopy
>>> df['data1'].groupby([df['key1']])  
<pandas.core.groupby.SeriesGroupBy object at 0x06615FD0>  
>>> df[['data2']].groupby([df['key1']])  
<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x06615F10>  
>>> df['data2'].groupby([df['key1']])  
<pandas.core.groupby.SeriesGroupBy object at 0x06615E30>  
尤其对于大数据集，很可能只需要对部分列进行聚合。例如，在前面那个数据集中，如果只需计算data2列的平均值并以DataFrame形式得到结果，代码如下：
[python] view plaincopy
>>> df.groupby(['key1', 'key2'])[['data2']].mean()  
              data2  
key1 key2            
a    one  -0.005540  
     two   0.199074  
b    one  -0.143671  
     two  -0.592994  
>>> df.groupby(['key1', 'key2'])['data2'].mean()  
key1  key2  
a     one    -0.005540  
      two     0.199074  
b     one    -0.143671  
      two    -0.592994  
Name: data2, dtype: float64  
这种索引操作所返回的对象是一个已分组的DataFrame（如果传入的是列表或数组）或已分组的Series（如果传入的是标量形式的单个列明）：
[python] view plaincopy
>>> s_grouped = df.groupby(['key1', 'key2'])['data2']  
>>> s_grouped  
<pandas.core.groupby.SeriesGroupBy object at 0x06615B10>  
>>> s_grouped.mean()  
key1  key2  
a     one    -0.005540  
      two     0.199074  
b     one    -0.143671  
      two    -0.592994  
Name: data2, dtype: float64  

7、通过字典或Series进行分组
除数组以外，分组信息还可以其他形式存在，来看一个DataFrame示例：
[python] view plaincopy
>>> people = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 5),  
...     columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],  
...     index=['Joe', 'Steve', 'Wes', 'Jim', 'Travis']  
... )  
>>> people  
               a         b         c         d         e  
Joe     0.306336 -0.139431  0.210028 -1.489001 -0.172998  
Steve   0.998335  0.494229  0.337624 -1.222726 -0.402655  
Wes     1.415329  0.450839 -1.052199  0.731721  0.317225  
Jim     0.550551  3.201369  0.669713  0.725751  0.577687  
Travis -2.013278 -2.010304  0.117713 -0.545000 -1.228323  
>>> people.ix[2:3, ['b', 'c']] = np.nan   
假设已知列的分组关系，并希望根据分组计算列的总计：
[python] view plaincopy
>>> mapping = {'a':'red', 'b':'red', 'c':'blue',  
...     'd':'blue', 'e':'red', 'f':'orange'}  
>>> mapping  
{'a': 'red', 'c': 'blue', 'b': 'red', 'e': 'red', 'd': 'blue', 'f': 'orange'}  
>>> type(mapping)  
<type 'dict'>  
现在，只需将这个字典传给groupby即可：
[python] view plaincopy
>>> by_column = people.groupby(mapping, axis=1)  
>>> by_column  
<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x066150F0>  
>>> by_column.sum()  
            blue       red  
Joe    -1.278973 -0.006092  
Steve  -0.885102  1.089908  
Wes     0.731721  1.732554  
Jim     1.395465  4.329606  
Travis -0.427287 -5.251905  
Series也有同样的功能，它可以被看做一个固定大小的映射。对于上面那个例子，如果用Series作为分组键，则pandas会检查Series以确保其索引跟分组轴是对齐的：
[python] view plaincopy
>>> map_series = pd.Series(mapping)  
>>> map_series  
a       red  
b       red  
c      blue  
d      blue  
e       red  
f    orange  
dtype: object  
>>> people.groupby(map_series, axis=1).count()  
        blue  red  
Joe        2    3  
Steve      2    3  
Wes        1    2  
Jim        2    3  
Travis     2    3  

8、通过函数进行分组
        相较于字典或Series，Python函数在定义分组映射关系时可以更有创意且更为抽象。任何被当做分组键的函数都会在各个索引值上被调用一次，其返回值就会被用作分组名称。
        具体点说，以DataFrame为例，其索引值为人的名字。假设你希望根据人名的长度进行分组，虽然可以求取一个字符串长度数组，但其实仅仅传入len函数即可：
[python] view plaincopy
>> people.groupby(len).sum()  
          a         b         c         d         e  
3  2.272216  3.061938  0.879741 -0.031529  0.721914  
5  0.998335  0.494229  0.337624 -1.222726 -0.402655  
6 -2.013278 -2.010304  0.117713 -0.545000 -1.228323  
将函数跟数组、列表、字典、Series混合使用也不是问题，因为任何东西最终都会被转换为数组：
[python] view plaincopy
>>> key_list = ['one', 'one', 'one', 'two', 'two']  
>>> people.groupby([len, key_list]).min()  
              a         b         c         d         e  
3 one  0.306336 -0.139431  0.210028 -1.489001 -0.172998  
  two  0.550551  3.201369  0.669713  0.725751  0.577687  
5 one  0.998335  0.494229  0.337624 -1.222726 -0.402655  
6 two -2.013278 -2.010304  0.117713 -0.545000 -1.228323  

9、根据索引级别分组
层次化索引数据集最方便的地方在于它能够根据索引级别进行聚合。要实现该目的，通过level关键字传入级别编号或名称即可：
[python] view plaincopy
>>> columns = pd.MultiIndex.from_arrays([['US', 'US', 'US', 'JP', 'JP'],  
...     [1, 3, 5, 1, 3]], names=['cty', 'tenor'])  
>>> columns  
MultiIndex  
[US  1,     3,     5, JP  1,     3]  
>>> hier_df = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 5), columns=columns)  
>>> hier_df  
cty          US                            JP            
tenor         1         3         5         1         3  
0     -0.166600  0.248159 -0.082408 -0.710841 -0.097131  
1     -1.762270  0.687458  1.235950 -1.407513  1.304055  
2      1.089944  0.258175 -0.749688 -0.851948  1.687768  
3     -0.378311 -0.078268  0.247147 -0.018829  0.744540  
>>> hier_df.groupby(level='cty', axis=1).count()  
cty  JP  US  
0     2   3  
1     2   3  
2     2   3  
3     2   3
阅读全文
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