Pandas之groupby( )用法笔记小结

groupby官方解释

DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, **kwargs)

Group series using mapper (dict or key function, apply given function to group, return result as series) or by a series of columns.

讲真的，非常不能理解pandas官方文档的这种表达形式，让人真的有点摸不着头脑，example给得又少，参数也不给得很清楚，不过没有办法，还是只能选择原谅他。

groupby我用过的用法

基本用法我这里就不呈现了，我觉得用过一次的人基本不会忘记，这里我主要写一下我用过的关系groupby函数的疑惑：

apply & agg

这个问题着实困扰了我很久，经过研究，找了一些可能帮助理解的东西。先举一个例子：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Q':['LI','ZHANG','ZHANG','LI','WANG'], 'A' : [1,1,1,2,2], 'B' : [1,-1,0,1,2], 'C' : [3,4,5,6,7]})
  A B C Q
0 1 1 3 LI
1 1 -1 4 ZHANG
2 1 0 5 ZHANG
3 2 1 6 LI
4 2 2 7 WANG 
df.groupby('Q').apply(lambda x:print(x))

A  B  C   Q
    0  1  1  3  LI
    3  2  1  6  LI
       A  B  C   Q
    0  1  1  3  LI
    3  2  1  6  LI
       A  B  C     Q
    4  2  2  7  WANG
       A  B  C      Q
    1  1 -1  4  ZHANG
    2  1  0  5  ZHANG

df.groupby('Q').agg(lambda x:print(x))

0    1
    3    2
    Name: A, dtype: int64
    4    2
    Name: A, dtype: int64
    1    1
    2    1
    Name: A, dtype: int64
    0    1
    3    1
    Name: B, dtype: int64
    4    2
    Name: B, dtype: int64
    1   -1
    2    0
    Name: B, dtype: int64
    0    3
    3    6
    Name: C, dtype: int64
    4    7
    Name: C, dtype: int64
    1    4
    2    5
    Name: C, dtype: int64

  A B C
Q      
LI None None None
WANG None None None
ZHANG None None None

从这个例子可以看出，使用apply()处理的对象是一个个的类如DataFrame的数据表，然而agg()则每次只传入一列。

不过我觉得这一点区别在实际应用中分别并不大，因为Ipython的Out输出对于这两个函数几乎没有差别，不管是处理一列还是一表。

我觉得agg()有一点让我很开心就是他可以同时传入多个函数，简直不要太方便哈哈：

df.groupby('Q').agg(['mean','std','count','max'])
  A B C
  mean std count max mean std count max mean std count max
Q                        
LI 1.5 0.707107 2 2 1.0 0.000000 2 1 4.5 2.121320 2 6
WANG 2.0 NaN 1 2 2.0 NaN 1 2 7.0 NaN 1 7
ZHANG 1.0 0.000000 2 1 -0.5 0.707107 2 0 4.5 0.707107 2 5

Plotting

这个也是我刚刚学会的，groupby的plot简直不要太方便了：(不过这个例子选的不是很好)

%matplotlib inline
df.groupby('Q').agg(['mean','std','count','max']).plot(kind='bar')
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1133bd710>

MultiIndex

这个是困扰我最多的一个问题，因为如果我groupby的时候选择了两个level，之后的data总是呈现透视表的形式，如：

Muldf = df.groupby(['Q','A']).agg('mean')
print(Muldf)

B    C
    Q     A         
    LI    1  1.0  3.0
          2  1.0  6.0
    WANG  2  2.0  7.0
    ZHANG 1 -0.5  4.5

我开始甚至以为这应该不是dataframe，是一个我可能没注意过的一个东西，可是后来我发现，这不过是MultiIndex形式的一种dataframe罢了。

Muldf.B

Q      A
    LI     1    1.0
           2    1.0
    WANG   2    2.0
    ZHANG  1   -0.5
    Name: B, dtype: float64

如果要选择某一个index，用`xs()`函数：

Muldf.xs('LI')
  B C
A    
1 1.0 3.0
2 1.0 6.0

PS：有个问题困扰好久了，怎么把multiindex对象变回原来的形式呢。如：

Multiindex格式如下：（a, b, c, ...），

index column
(a1,b1,c1) d1
(a2,b2,c2) d2

直接调用函数reset_index()，Multiindex中（a, b, c, ...）就变成columns了，index重置为（0,1,2,...), 如下：

index       column
0 a1 b1 c1 d1
1 a2 b2 c2 d2

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

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