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将对象分割成组
1.1 关闭排序
1.2 选择列
1.3 遍历分组
1.4 选择一个组
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聚合
2.1 一次应用多个聚合操作
2.2 对DataFrame列应用不同的聚合操作
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transform 操作
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apply 操作
In [1]: import numpy as np
In [2]: import pandas as pd
In [3]: index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James", "Andy", "Alice"], name="name")
In [4]: data = {
...: "age": [18, 30, 35, 18, np.nan, 30],
...: "city": ["Bei Jing ", "Shang Hai ", "Guang Zhou", "Shen Zhen", np.nan, " "],
...: "sex": ["male", "male", "female", "male", np.nan, "female"],
...: "income": [3000, 8000, 8000, 4000, 6000, 7000]}
...:
In [5]: user_info = pd.DataFrame(data=data, index=index)
In [6]: user_info
Out[6]:
age city income sex
name
Tom 18.0 Bei Jing 3000 male
Bob 30.0 Shang Hai 8000 male
Mary 35.0 Guang Zhou 8000 female
James 18.0 Shen Zhen 4000 male
Andy NaN NaN 6000 NaN
Alice 30.0 7000 female
1 将对象分割成组
在进行分组统计前，首先要做的就是进行分组。既然是分组，就需要依赖于某个信息。
比如，依据性别来分组。直接调用 user_info.groupby(user_info["sex"])即可完成按照性别分组。
In [7]: grouped = user_info.groupby(user_info["sex"])
In [8]: grouped.groups
Out[8]:
{'female': Index(['Mary', 'Alice'], dtype='object', name='name'),
'male': Index(['Tom', 'Bob', 'James'], dtype='object', name='name')}
可以看到，已经能够正确的按照性别来进行分组了。通常我们为了更简单，会使用这种方式来实现相同的功能：user_info.groupby("sex")
In [9]: grouped = user_info.groupby("sex")
In [10]: grouped.groups
Out[10]:
{'female': Index(['Mary', 'Alice'], dtype='object', name='name'),
'male': Index(['Tom', 'Bob', 'James'], dtype='object', name='name')}
你可能会想，能不能先按照性别来分组，再按照年龄进一步分组呢？答案是可以的，看这里。
In [11]: grouped = user_info.groupby(["sex", "age"])
In [12]: grouped.groups
Out[12]:
{('female', 30.0): Index(['Alice'], dtype='object', name='name'),
('female', 35.0): Index(['Mary'], dtype='object', name='name'),
('male', 18.0): Index(['Tom', 'James'], dtype='object', name='name'),
('male', 30.0): Index(['Bob'], dtype='object', name='name'),
(nan, nan): Index(['Andy'], dtype='object', name='name')}
1.1 分组时关闭排序（提高性能）
默认情况下，groupby 会在操作过程中对数据进行排序。如果为了更好的性能，可以设置 sort=False。
In [13]: grouped = user_info.groupby(["sex", "age"], sort=False)
In [14]: grouped.groups
Out[14]:
{('female', 30.0): Index(['Alice'], dtype='object', name='name'),
('female', 35.0): Index(['Mary'], dtype='object', name='name'),
('male', 18.0): Index(['Tom', 'James'], dtype='object', name='name'),
('male', 30.0): Index(['Bob'], dtype='object', name='name'),
(nan, nan): Index(['Andy'], dtype='object', name='name')}
1.2 选择列
在使用 groupby 进行分组后，可以使用切片 [] 操作来完成对某一列的选择。
In [16]: grouped = user_info.groupby("sex")
In [17]: grouped
Out[17]: <pandas.core.groupby.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x000001F251210710>
In [18]: grouped["city"]
Out[18]: <pandas.core.groupby.groupby.SeriesGroupBy object at 0x000001F2511F7B38>
1.3 遍历分组
在对数据进行分组后，可以进行遍历。
In [19]: grouped = user_info.groupby("sex")
In [20]: for name, group in grouped:
...: print("name: {}".format(name))
...: print("group: {}".format(group))
...: print("--------------")
...:
name: female
group: age city income sex
name
Mary 35.0 Guang Zhou 8000 female
Alice 30.0 7000 female
--------------
name: male
group: age city income sex
name
Tom 18.0 Bei Jing 3000 male
Bob 30.0 Shang Hai 8000 male
James 18.0 Shen Zhen 4000 male
--------------
如果是根据多个字段来分组的，每个组的名称是一个元组。
In [21]: grouped = user_info.groupby(["sex", "age"])
In [22]: for name, group in grouped:
...: print("name: {}".format(name))
...: print("group: {}".format(group))
...: print("--------------")
...:
name: ('female', 30.0)
group: age city income sex
name
Alice 30.0 7000 female
--------------
name: ('female', 35.0)
group: age city income sex
name
Mary 35.0 Guang Zhou 8000 female
--------------
name: ('male', 18.0)
group: age city income sex
name
Tom 18.0 Bei Jing 3000 male
James 18.0 Shen Zhen 4000 male
--------------
name: ('male', 30.0)
group: age city income sex
name
Bob 30.0 Shang Hai 8000 male
--------------
1.4 选择一个组
分组后，我们可以通过 get_group 方法来选择其中的某一个组。
In [23]: grouped = user_info.groupby("sex")
In [24]: grouped.get_group("male")
Out[24]:
age city income sex
name
Tom 18.0 Bei Jing 3000 male
Bob 30.0 Shang Hai 8000 male
James 18.0 Shen Zhen 4000 male
In [25]: user_info.groupby(["sex", "age"]).get_group(("male", 18))
Out[25]:
age city income sex
name
Tom 18.0 Bei Jing 3000 male
James 18.0 Shen Zhen 4000 male
2 聚合
分组的目的是为了统计，统计的时候需要聚合，所以我们需要在分完组后来看下如何进行聚合。常见的一些聚合操作有：计数、求和、最大值、最小值、平均值等。
想要实现聚合操作，一种方式就是调用 agg 方法。
In [26]: # 获取不同性别下所包含的人数
...: grouped = user_info.groupby("sex")
...: grouped["age"].agg(len)
...:
...:
Out[26]:
sex
female 2.0
male 3.0
Name: age, dtype: float64
In [27]: # 获取不同性别下包含的最大的年龄
...: grouped = user_info.groupby("sex")
...: grouped["age"].agg(np.max)
...:
...:
Out[27]:
sex
female 35.0
male 30.0
Name: age, dtype: float64
如果是根据多个键来进行聚合，默认情况下得到的结果是一个多层索引结构。
In [28]: grouped = user_info.groupby(["sex", "age"])
...: rs = grouped.agg(len)
...: rs
...:
...:
Out[28]:
city income
sex age
female 30.0 1 1
35.0 1 1
male 18.0 2 2
30.0 1 1
有两种方式可以避免出现多层索引，先来介绍第一种。
对包含多层索引的对象调用 reset_index 方法。
In [29]: rs.reset_index()
Out[29]:
sex age city income
0 female 30.0 1 1
1 female 35.0 1 1
2 male 18.0 2 2
3 male 30.0 1 1
另外一种方式是在分组时，设置参数 as_index=False
In [30]: grouped = user_info.groupby(["sex", "age"], as_index=False)
...: grouped.agg(len)
...:
...:
Out[30]:
sex age city income
0 female 30.0 1 1
1 female 35.0 1 1
2 male 18.0 2 2
3 male 30.0 1 1
Series 和 DataFrame 都包含了 describe 方法，我们分组后一样可以使用 describe 方法来查看数据的情况。
In [31]: grouped = user_info.groupby("sex")
...: grouped.describe()
...:
...:
Out[31]:
age ... income
count mean std min 25% 50% 75% ... mean std min 25% 50% 75% max
sex ...
female 2.0 32.5 3.535534 30.0 31.25 32.5 33.75 ... 7500.0 707.106781 7000.0 7250.0 7500.0 7750.0 8000.0
male 3.0 22.0 6.928203 18.0 18.00 18.0 24.00 ... 5000.0 2645.751311 3000.0 3500.0 4000.0 6000.0 8000.0
[2 rows x 16 columns]
2.1 一次应用多个聚合操作
有时候进行分组后，不单单想得到一个统计结果，有可能是多个。比如想统计出不同性别下的一个收入的总和和平均值。
In [32]: grouped = user_info.groupby("sex")
...: grouped["income"].agg([np.sum, np.mean])
...:
...:
Out[32]:
sum mean
sex
female 15000 7500
male 15000 5000
如果想将统计结果进行重命名，可以传入字典。
In [33]: grouped = user_info.groupby("sex")
...: grouped["income"].agg([np.sum, np.mean]).rename(columns={"sum": "income_sum", "mean": "income_mean"})
...:
...:
Out[33]:
income_sum income_mean
sex
female 15000 7500
male 15000 5000
2.2 对DataFrame列应用不同的聚合操作
有时候可能需要对不同的列使用不同的聚合操作。例如，想要统计不同性别下人群的年龄的均值以及收入的总和。
In [34]: grouped = user_info.groupby("sex")
...: grouped.agg({"age": np.mean, "income": np.sum}).rename(columns={"age": "age_mean", "income": "income_sum"})
...:
...:
Out[34]:
age_mean income_sum
sex
female 32.5 15000
male 22.0 15000
3 transform 操作
前面进行聚合运算的时候，得到的结果是一个以分组名作为索引的结果对象。虽然可以指定 as_index=False ,但是得到的索引也并不是元数据的索引。如果我们想使用原数组的索引的话，就需要进行 merge 转换。
transform方法简化了这个过程，它会把 func 参数应用到所有分组，然后把结果放置到原数组的索引上（如果结果是一个标量，就进行广播）
In [35]: # 通过 agg 得到的结果的索引是分组名
...: grouped = user_info.groupby("sex")
...: grouped["income"].agg(np.mean)
...:
...:
Out[35]:
sex
female 7500
male 5000
Name: income, dtype: int64
In [36]: # 通过 transform 得到的结果的索引是原始索引，它会将得到的结果自动关联上原始的索引
...: grouped = user_info.groupby("sex")
...: grouped["income"].transform(np.mean)
...:
...:
Out[36]:
name
Tom 5000.0
Bob 5000.0
Mary 7500.0
James 5000.0
Andy NaN
Alice 7500.0
Name: income, dtype: float64
可以看到，通过 transform 操作得到的结果的长度与原来保持一致。
4 apply 操作
除了 transform 操作外，还有更神奇的 apply 操作。
apply 会将待处理的对象拆分成多个片段，然后对各片段调用传入的函数，最后尝试用 pd.concat() 把结果组合起来。func 的返回值可以是 Pandas 对象或标量，并且数组对象的大小不限。
In [37]: # 使用 apply 来完成上面的聚合
...: grouped = user_info.groupby("sex")
...: grouped["income"].apply(np.mean)
...:
...:
Out[37]:
sex
female 7500.0
male 5000.0
Name: income, dtype: float64
来看下 apply 不一样的用法吧。
比如想要统计不同性别最高收入的前n个值，可以通过下面这种方式实现。
In [38]: def f1(ser, num=2):
...: return ser.nlargest(num).tolist()
...: grouped["income"].apply(f1)
...:
...:
Out[38]:
sex
female [8000, 7000]
male [8000, 4000]
Name: income, dtype: object
另外，如果想要获取不同性别下的年龄的均值，通过 apply 可以如下实现。
In [39]: def f2(df):
...: return df["age"].mean()
...: grouped.apply(f2)
...:
...:
Out[39]:
sex
female 32.5
male 22.0
dtype: float64
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