pandas之分组groupby()的使用整理与总结

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

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']])
print(grouped.mean()[['Age', 'Score']])

    Name Age Score
Gender         
Female   3  3   3
Male    5  5   5
    Age Score
Gender      
Female  22   98
Male   21  100
     Age   Score
Gender         
Female 19.0 95.666667
Male  19.6 89.000000

如果其中的函数无法满足你的需求，你也可以选择使用聚合函数aggregate，传递numpy或者自定义的函数，前提是返回一个聚合值。

def getSum(data):
  total = 0
  for d in data:
    total+=d
  return total


print(grouped.aggregate(np.median))
print(grouped.aggregate({'Age':np.median, 'Score':np.sum}))
print(grouped.aggregate({'Age':getSum}))

aggregate函数不同于apply，前者是对所有的数值进行一个聚合的操作，而后者则是对每个数值进行单独的一个操作：

def addOne(data):
  return data + 1

df['Age'] = df['Age'].apply(addOne)
df['Age'] = df['Age'].apply(int)

可视化操作

对组内的数据绘制概率密度分布：

grouped['Age'].plot(kind='kde', legend=True)
plt.show()

由于grouped['Age']是一个SeriesGroupby对象, 顾名思义, 就是每一个组都有一个Series. 所以直接plot相当于遍历了每一个组内的Age数据。

REF

groupby官方文档
超好用的 pandas 之 groupby

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