参考datawhale:https://datawhalechina.github.io/joyful-pandas/build/html/%E7%9B%AE%E5%BD%95/ch4.html#id2
In [1]: import numpy as np
In [2]: import pandas as pd
一、分组模式及其对象
- 分组的一般模式
分组操作在日常生活中使用极其广泛，例如：
-
依据 性别 分组，统计全国人口 寿命 的 平均值
-
依据 季节 分组，对每一个季节的 温度 进行 组内标准化
-
依据 班级 分组，筛选出组内 数学分数 的 平均值超过80分的班级
从上述的几个例子中不难看出，想要实现分组操作，必须明确三个要素：分组依据 、 数据来源 、 操作及其返回结果 。同时从充分性的角度来说，如果明确了这三方面，就能确定一个分组操作，从而分组代码的一般模式即：
df.groupby(分组依据)[数据来源].使用操作
例如第一个例子中的代码就应该如下:
df.groupby('Gender')['Longevity'].mean()
现在返回到学生体测的数据集上，如果想要按照性别统计身高中位数，就可以如下写出：
In [3]: df = pd.read_csv('data/learn_pandas.csv')
In [4]: df.groupby('Gender')['Height'].median()
Out[4]:
Gender
Female 159.6
Male 173.4
Name: Height, dtype: float64
- 分组依据的本质
前面提到的若干例子都是以单一维度进行分组的，比如根据性别，如果现在需要根据多个维度进行分组，该如何做？事实上，只需在 groupby 中传入相应列名构成的列表即可。例如，现希望根据学校和性别进行分组，统计身高的均值就可以如下写出：
In [5]: df.groupby(['School', 'Gender'])['Height'].mean()
Out[5]:
School Gender
Fudan University Female 158.776923
Male 174.212500
Peking University Female 158.666667
Male 172.030000
Shanghai Jiao Tong University Female 159.122500
Male 176.760000
Tsinghua University Female 159.753333
Male 171.638889
Name: Height, dtype: float64
目前为止， groupby 的分组依据都是直接可以从列中按照名字获取的，那如果希望通过一定的复杂逻辑来分组，例如根据学生体重是否超过总体均值来分组，同样还是计算身高的均值。
首先应该先写出分组条件：
In [6]: condition = df.Weight > df.Weight.mean()
然后将其传入 groupby 中：
In [7]: df.groupby(condition)['Height'].mean()
Out[7]:
Weight
False 159.034646
True 172.705357
Name: Height, dtype: float64
从索引可以看出，其实最后产生的结果就是按照条件列表中元素的值（此处是 True 和 False ）来分组，下面用随机传入字母序列来验证这一想法：
In [8]: item = np.random.choice(list('abc'), df.shape[0])
In [9]: df.groupby(item)['Height'].mean()
Out[9]:
a 163.924242
b 162.928814
c 162.708621
Name: Height, dtype: float64
此处的索引就是原先item中的元素，如果传入多个序列进入 groupby ，那么最后分组的依据就是这两个序列对应行的唯一组合：
In [10]: df.groupby([condition, item])['Height'].mean()
Out[10]:
Weight
False a 160.193617
b 158.921951
c 157.756410
True a 173.152632
b 172.055556
c 172.873684
Name: Height, dtype: float64
由此可以看出，之前传入列名只是一种简便的记号，事实上等价于传入的是一个或多个列，最后分组的依据来自于数据来源组合的unique值，通过 drop_duplicates 就能知道具体的组类别：
In [11]: df[['School', 'Gender']].drop_duplicates()
Out[11]:
School Gender
0 Shanghai Jiao Tong University Female
1 Peking University Male
2 Shanghai Jiao Tong University Male
3 Fudan University Female
4 Fudan University Male
5 Tsinghua University Female
9 Peking University Female
16 Tsinghua University Male
In [12]: df.groupby([df['School'], df['Gender']])['Height'].mean()
Out[12]:
School Gender
Fudan University Female 158.776923
Male 174.212500
Peking University Female 158.666667
Male 172.030000
Shanghai Jiao Tong University Female 159.122500
Male 176.760000
Tsinghua University Female 159.753333
Male 171.638889
Name: Height, dtype: float64
- Groupby对象
能够注意到，最终具体做分组操作时，所调用的方法都来自于 pandas 中的 groupby 对象，这个对象上定义了许多方法，也具有一些方便的属性。
In [13]: gb = df.groupby(['School', 'Grade'])
In [14]: gb
Out[14]: <pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x0000024372714408>
通过 ngroups 属性，可以得到分组个数：
In [15]: gb.ngroups
Out[15]: 16
通过 groups 属性，可以返回从 组名 映射到 组索引列表 的字典：
In [16]: res = gb.groups
In [17]: res.keys() # 字典的值由于是索引，元素个数过多，此处只展示字典的键
Out[17]: dict_keys([('Fudan University', 'Freshman'), ('Fudan University', 'Junior'), ('Fudan University', 'Senior'), ('Fudan University', 'Sophomore'), ('Peking University', 'Freshman'), ('Peking University', 'Junior'), ('Peking University', 'Senior'), ('Peking University', 'Sophomore'), ('Shanghai Jiao Tong University', 'Freshman'), ('Shanghai Jiao Tong University', 'Junior'), ('Shanghai Jiao Tong University', 'Senior'), ('Shanghai Jiao Tong University', 'Sophomore'), ('Tsinghua University', 'Freshman'), ('Tsinghua University', 'Junior'), ('Tsinghua University', 'Senior'), ('Tsinghua University', 'Sophomore')])
当 size 作为 DataFrame 的属性时，返回的是表长乘以表宽的大小，但在 groupby 对象上表示统计每个组的元素个数：
In [18]: gb.size()
Out[18]:
School Grade
Fudan University Freshman 9
Junior 12
Senior 11
Sophomore 8
Peking University Freshman 13
Junior 8
Senior 8
Sophomore 5
Shanghai Jiao Tong University Freshman 13
Junior 17
Senior 22
Sophomore 5
Tsinghua University Freshman 17
Junior 22
Senior 14
Sophomore 16
dtype: int64
通过 get_group 方法可以直接获取所在组对应的行，此时必须知道组的具体名字：
In [19]: gb.get_group(('Fudan University', 'Freshman')).iloc[:3, :3] # 展示一部分
Out[19]:
School Grade Name
15 Fudan University Freshman Changqiang Yang
28 Fudan University Freshman Gaoqiang Qin
63 Fudan University Freshman Gaofeng Zhao
这里列出了2个属性和2个方法，而先前的 mean 、 median 都是 groupby 对象上的方法，这些函数和许多其他函数的操作具有高度相似性，将在之后的小节进行专门介绍。
-
分组的三大操作
熟悉了一些分组的基本知识后，重新回到开头举的三个例子，可能会发现一些端倪，即这三种类型分组返回的数据型态并不一样：第一个例子中，每一个组返回一个标量值，可以是平均值、中位数、组容量 size 等
第二个例子中，做了原序列的标准化处理，也就是说每组返回的是一个 Series 类型
第三个例子中，既不是标量也不是序列，返回的整个组所在行的本身，即返回了 DataFrame 类型
由此，引申出分组的三大操作：聚合、变换和过滤，分别对应了三个例子的操作，下面就要分别介绍相应的 agg 、 transform 和 filter 函数及其操作。
二、聚合函数
1. 内置聚合函数
在介绍agg之前，首先要了解一些直接定义在groupby对象的聚合函数，因为它的速度基本都会经过内部的优化，使用功能时应当优先考虑。根据返回标量值的原则，包括如下函数： max/min/mean/median/count/all/any/idxmax/idxmin/mad/nunique/skew/quantile/sum/std/var/sem/size/prod` 。
In [20]: gb = df.groupby('Gender')['Height']
In [21]: gb.idxmin()
Out[21]:
Gender
Female 143
Male 199
Name: Height, dtype: int64
In [22]: gb.quantile(0.95)
Out[22]:
Gender
Female 166.8
Male 185.9
Name: Height, dtype: float64
这些聚合函数当传入的数据来源包含多个列时，将按照列进行迭代计算：
In [23]: gb = df.groupby('Gender')[['Height', 'Weight']]
In [24]: gb.max()
Out[24]:
Height Weight
Gender
Female 170.2 63.0
Male 193.9 89.0
-
agg方法
虽然在 groupby 对象上定义了许多方便的函数，但仍然有以下不便之处：无法同时使用多个函数
无法对特定的列使用特定的聚合函数
无法使用自定义的聚合函数
无法直接对结果的列名在聚合前进行自定义命名
下面说明如何通过 agg 函数解决这四类问题：
【a】使用多个函数
当使用多个聚合函数时，需要用列表的形式把内置聚合函数对应的字符串传入，先前提到的所有字符串都是合法的。
In [25]: gb.agg(['sum', 'idxmax', 'skew'])
Out[25]:
Height Weight
sum idxmax skew sum idxmax skew
Gender
Female 21014.0 28 -0.219253 6469.0 28 -0.268482
Male 8854.9 193 0.437535 3929.0 2 -0.332393
从结果看，此时的列索引为多级索引，第一层为数据源，第二层为使用的聚合方法，分别逐一对列使用聚合，因此结果为6列。
【b】对特定的列使用特定的聚合函数
对于方法和列的特殊对应，可以通过构造字典传入 agg 中实现，其中字典以列名为键，以聚合字符串或字符串列表为值。
In [26]: gb.agg({'Height':['mean','max'], 'Weight':'count'})
Out[26]:
Height Weight
mean max count
Gender
Female 159.19697 170.2 135
Male 173.62549 193.9 54
【c】使用自定义函数
在 agg 中可以使用具体的自定义函数， 需要注意传入函数的参数是之前数据源中的列，逐列进行计算 。下面分组计算身高和体重的极差：
In [27]: gb.agg(lambda x: x.mean()-x.min())
Out[27]:
Height Weight
Gender
Female 13.79697 13.918519
Male 17.92549 21.759259
由于传入的是序列，因此序列上的方法和属性都是可以在函数中使用的，只需保证返回值是标量即可。下面的例子是指，如果组的指标均值，超过该指标的总体均值，返回High，否则返回Low。
In [28]: def my_func(s):
....: res = 'High'
....: if s.mean() <= df[s.name].mean():
....: res = 'Low'
....: return res
....:
In [29]: gb.agg(my_func)
Out[29]:
Height Weight
Gender
Female Low Low
Male High High
【d】聚合结果重命名
如果想要对聚合结果的列名进行重命名，只需要将上述函数的位置改写成元组，元组的第一个元素为新的名字，第二个位置为原来的函数，包括聚合字符串和自定义函数，现举若干例子说明：
In [30]: gb.agg([('range', lambda x: x.max()-x.min()), ('my_sum', 'sum')])
Out[30]:
Height Weight
range my_sum range my_sum
Gender
Female 24.8 21014.0 29.0 6469.0
Male 38.2 8854.9 38.0 3929.0
In [31]: gb.agg({'Height': [('my_func', my_func), 'sum'],
....: 'Weight': lambda x:x.max()})
....:
Out[31]:
Height Weight
my_func sum <lambda>
Gender
Female Low 21014.0 63.0
Male High 8854.9 89.0
另外需要注意，使用对一个或者多个列使用单个聚合的时候，重命名需要加方括号，否则就不知道是新的名字还是手误输错的内置函数字符串：
In [32]: gb.agg([('my_sum', 'sum')])
Out[32]:
Height Weight
my_sum my_sum
Gender
Female 21014.0 6469.0
Male 8854.9 3929.0
In [33]: gb.agg({'Height': [('my_func', my_func), 'sum'],
....: 'Weight': [('range', lambda x:x.max())]})
....:
Out[33]:
Height Weight
my_func sum range
Gender
Female Low 21014.0 63.0
Male High 8854.9 89.0
三、变换和过滤
1. 变换函数与transform方法
变换函数的返回值为同长度的序列，最常用的内置变换函数是累计函数： cumcount/cumsum/cumprod/cummax/cummin ，它们的使用方式和聚合函数类似，只不过完成的是组内累计操作。此外在 groupby 对象上还定义了填充类和滑窗类的变换函数.
In [34]: gb.cummax().head()
Out[34]:
Height Weight
0 158.9 46.0
1 166.5 70.0
2 188.9 89.0
3 NaN 46.0
4 188.9 89.0
当用自定义变换时需要使用 transform 方法，被调用的自定义函数， 其传入值为数据源的序列 ，与 agg 的传入类型是一致的，其最后的返回结果是行列索引与数据源一致的 DataFrame 。
现对身高和体重进行分组标准化，即减去组均值后除以组的标准差：
In [35]: gb.transform(lambda x: (x-x.mean())/x.std()).head()
Out[35]:
Height Weight
0 -0.058760 -0.354888
1 -1.010925 -0.355000
2 2.167063 2.089498
3 NaN -1.279789
4 0.053133 0.159631
前面提到了 transform 只能返回同长度的序列，但事实上还可以返回一个标量，这会使得结果被广播到其所在的整个组，这种 标量广播 的技巧在特征工程中是非常常见的。例如，构造两列新特征来分别表示样本所在性别组的身高均值和体重均值：
In [36]: gb.transform('mean').head() # 传入返回标量的函数也是可以的
Out[36]:
Height Weight
0 159.19697 47.918519
1 173.62549 72.759259
2 173.62549 72.759259
3 159.19697 47.918519
4 173.62549 72.759259
- 组索引与过滤
在上一章中介绍了索引的用法，那么索引和过滤有什么区别呢？
过滤在分组中是对于组的过滤，而索引是对于行的过滤，在第二章中的返回值，无论是布尔列表还是元素列表或者位置列表，本质上都是对于行的筛选，即如果符合筛选条件的则选入结果表，否则不选入。
组过滤作为行过滤的推广，指的是如果对一个组的全体所在行进行统计的结果返回 True 则会被保留， False 则该组会被过滤，最后把所有未被过滤的组其对应的所在行拼接起来作为 DataFrame 返回。
在 groupby 对象中，定义了 filter 方法进行组的筛选，其中自定义函数的输入参数为数据源构成的 DataFrame 本身，在之前例子中定义的 groupby 对象中，传入的就是 df[['Height', 'Weight']] ，因此所有表方法和属性都可以在自定义函数中相应地使用，同时只需保证自定义函数的返回为布尔值即可。
例如，在原表中通过过滤得到所有容量大于100的组：
In [37]: gb.filter(lambda x: x.shape[0] > 100).head()
Out[37]:
Height Weight
0 158.9 46.0
3 NaN 41.0
5 158.0 51.0
6 162.5 52.0
7 161.9 50.0
四、跨列分组
- apply的引入
之前几节介绍了三大分组操作，但事实上还有一种常见的分组场景，无法用前面介绍的任何一种方法处理，例如现在如下定义身体质量指数BMI：
BMI=Weight/Height**2
其中体重和身高的单位分别为千克和米，需要分组计算组BMI的均值。
首先，这显然不是过滤操作，因此 filter 不符合要求；其次，返回的均值是标量而不是序列，因此 transform 不符合要求；最后，似乎使用 agg 函数能够处理，但是之前强调过聚合函数是逐列处理的，而不能够 多列数据同时处理 。由此，引出了 apply 函数来解决这一问题。
- apply的使用
在设计上， apply 的自定义函数传入参数与 filter 完全一致，只不过后者只允许返回布尔值。现如下解决上述计算问题：
In [38]: def BMI(x):
....: Height = x['Height']/100
....: Weight = x['Weight']
....: BMI_value = Weight/Height**2
....: return BMI_value.mean()
....:
In [39]: gb.apply(BMI)
Out[39]:
Gender
Female 18.860930
Male 24.318654
dtype: float64
除了返回标量之外， apply 方法还可以返回一维 Series 和二维 DataFrame ，但它们产生的数据框维数和多级索引的层数应当如何变化？下面举三组例子就非常容易明白结果是如何生成的：
【a】标量情况：结果得到的是 Series ，索引与 agg 的结果一致
In [40]: gb = df.groupby(['Gender','Test_Number'])[['Height','Weight']]
In [41]: gb.apply(lambda x: 0)
Out[41]:
Gender Test_Number
Female 1 0
2 0
3 0
Male 1 0
2 0
3 0
dtype: int64
In [42]: gb.apply(lambda x: [0, 0]) # 虽然是列表，但是作为返回值仍然看作标量
Out[42]:
Gender Test_Number
Female 1 [0, 0]
2 [0, 0]
3 [0, 0]
Male 1 [0, 0]
2 [0, 0]
3 [0, 0]
dtype: object
【b】 Series 情况：得到的是 DataFrame ，行索引与标量情况一致，列索引为 Series 的索引
In [43]: gb.apply(lambda x: pd.Series([0,0],index=['a','b']))
Out[43]:
a b
Gender Test_Number
Female 1 0 0
2 0 0
3 0 0
Male 1 0 0
2 0 0
3 0 0
【c】 DataFrame 情况：得到的是 DataFrame ，行索引最内层在每个组原先 agg 的结果索引上，再加一层返回的 DataFrame 行索引，同时分组结果 DataFrame 的列索引和返回的 DataFrame 列索引一致。
In [44]: gb.apply(lambda x: pd.DataFrame(np.ones((2,2)),
....: index = ['a','b'],
....: columns=pd.Index([('w','x'),('y','z')])))
....:
Out[44]:
w y
x z
Gender Test_Number
Female 1 a 1.0 1.0
b 1.0 1.0
2 a 1.0 1.0
b 1.0 1.0
3 a 1.0 1.0
b 1.0 1.0
Male 1 a 1.0 1.0
b 1.0 1.0
2 a 1.0 1.0
b 1.0 1.0
3 a 1.0 1.0
b 1.0 1.0
最后需要强调的是， apply 函数的灵活性是以牺牲一定性能为代价换得的，除非需要使用跨列处理的分组处理，否则应当使用其他专门设计的 groupby 对象方法，否则在性能上会存在较大的差距。同时，在使用聚合函数和变换函数时，也应当优先使用内置函数，它们经过了高度的性能优化，一般而言在速度上都会快于用自定义函数来实现。
五.总结
这章属于重点章节，分组聚合在工程中运用甚广，做挖掘的时候常常用到这部分内容，学习之前，一直认为agg只能对python的某些内置函数进行聚合，分不清transform和apply的一些区别，apply比transform来说更加灵活，而且在面对复杂计算的时候，我们可以考虑使用apply和transform结合的方法来做，这样做的效率也比单一使用的时候大大提升了。再说一下在之前的学习中用分组聚合遇到的坑，其中一个是对某一列进行分组聚合的时候，由于我要对这一列进行归一化处理，所以我之前错误的写法是
df['b'].apply(lambda x:(x-x.min())/(x.max()-x.min()))
而正确的写法是:
df[['b']].apply(lambda x:(x-x.min())/(x.max()-x.min()))
俩者的区别是前一种写法是值的计算，而后一种写法是列的计算，这里是初学者特别容易犯的错误，需要注意。
还有reset_index()的使用，比如什么时候应该指定drop=True,而什么时候不需要指定。
比如:
df.groupby('a').apply(lambda x:test(x)).reset_index(drop=True)
def test(df):
return df[:-1]
这种情况就需要指定drop=True,个人理解是分组切的时候没有改变原来相对的索引，所以需要将分组之后的相对索引干掉。
而这种情况则不需要去掉：
df.groupby('a')[['b','c']].count().reset_index()
这种情况没有保留原来的相对索引，而是把分组的那一列作为了新索引，如果我们在reset_index()的时候指定drop=True，那么就会删除这一列。
坑就先说到这里，还有一些小坑就不再这里列举了，希望大家平时勤做笔记，将遇到的问题记录下来，方便之后遇到同样的问题，不需要再耗费大量的时间，最后祝大家节日快乐！
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