Pandas高级教程之:GroupBy用法
liuian 2025-01-13 15:30 57 浏览
简介
pandas中的DF数据类型可以像数据库表格一样进行groupby操作。通常来说groupby操作可以分为三部分：分割数据，应用变换和和合并数据。
本文将会详细讲解Pandas中的groupby操作。
分割数据
分割数据的目的是将DF分割成为一个个的group。为了进行groupby操作，在创建DF的时候需要指定相应的label：
df = pd.DataFrame(
...: {
...: "A": ["foo", "bar", "foo", "bar", "foo", "bar", "foo", "foo"],
...: "B": ["one", "one", "two", "three", "two", "two", "one", "three"],
...: "C": np.random.randn(8),
...: "D": np.random.randn(8),
...: }
...: )
...:
df
Out[61]:
A B C D
0 foo one -0.490565 -0.233106
1 bar one 0.430089 1.040789
2 foo two 0.653449 -1.155530
3 bar three -0.610380 -0.447735
4 foo two -0.934961 0.256358
5 bar two -0.256263 -0.661954
6 foo one -1.132186 -0.304330
7 foo three 2.129757 0.445744
默认情况下，groupby的轴是x轴。可以一列group，也可以多列group：
In [8]: grouped = df.groupby("A")
In [9]: grouped = df.groupby(["A", "B"])
多index
在0.24版本中，如果我们有多index，可以从中选择特定的index进行group：
In [10]: df2 = df.set_index(["A", "B"])
In [11]: grouped = df2.groupby(level=df2.index.names.difference(["B"]))
In [12]: grouped.sum()
Out[12]:
C D
A
bar -1.591710 -1.739537
foo -0.752861 -1.402938
get_group
get_group 可以获取分组之后的数据：
In [24]: df3 = pd.DataFrame({"X": ["A", "B", "A", "B"], "Y": [1, 4, 3, 2]})
In [25]: df3.groupby(["X"]).get_group("A")
Out[25]:
X Y
0 A 1
2 A 3
In [26]: df3.groupby(["X"]).get_group("B")
Out[26]:
X Y
1 B 4
3 B 2
dropna
默认情况下，NaN数据会被排除在groupby之外，通过设置 dropna=False 可以允许NaN数据：
In [27]: df_list = [[1, 2, 3], [1, None, 4], [2, 1, 3], [1, 2, 2]]
In [28]: df_dropna = pd.DataFrame(df_list, columns=["a", "b", "c"])
In [29]: df_dropna
Out[29]:
a b c
0 1 2.0 3
1 1 NaN 4
2 2 1.0 3
3 1 2.0 2
# Default ``dropna`` is set to True, which will exclude NaNs in keys
In [30]: df_dropna.groupby(by=["b"], dropna=True).sum()
Out[30]:
a c
b
1.0 2 3
2.0 2 5
# In order to allow NaN in keys, set ``dropna`` to False
In [31]: df_dropna.groupby(by=["b"], dropna=False).sum()
Out[31]:
a c
b
1.0 2 3
2.0 2 5
NaN 1 4
groups属性
groupby对象有个groups属性，它是一个key-value字典，key是用来分类的数据，value是分类对应的值。
In [34]: grouped = df.groupby(["A", "B"])
In [35]: grouped.groups
Out[35]: {('bar', 'one'): [1], ('bar', 'three'): [3], ('bar', 'two'): [5], ('foo', 'one'): [0, 6], ('foo', 'three'): [7], ('foo', 'two'): [2, 4]}
In [36]: len(grouped)
Out[36]: 6
index的层级
对于多级index对象，groupby可以指定group的index层级：
In [40]: arrays = [
....: ["bar", "bar", "baz", "baz", "foo", "foo", "qux", "qux"],
....: ["one", "two", "one", "two", "one", "two", "one", "two"],
....: ]
....:
In [41]: index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=["first", "second"])
In [42]: s = pd.Series(np.random.randn(8), index=index)
In [43]: s
Out[43]:
first second
bar one -0.919854
two -0.042379
baz one 1.247642
two -0.009920
foo one 0.290213
two 0.495767
qux one 0.362949
two 1.548106
dtype: float64
group第一级：
In [44]: grouped = s.groupby(level=0)
In [45]: grouped.sum()
Out[45]:
first
bar -0.962232
baz 1.237723
foo 0.785980
qux 1.911055
dtype: float64
group第二级：
In [46]: s.groupby(level="second").sum()
Out[46]:
second
one 0.980950
two 1.991575
dtype: float64
group的遍历
得到group对象之后，我们可以通过for语句来遍历group：
In [62]: grouped = df.groupby('A')
In [63]: for name, group in grouped:
....: print(name)
....: print(group)
....:
bar
A B C D
1 bar one 0.254161 1.511763
3 bar three 0.215897 -0.990582
5 bar two -0.077118 1.211526
foo
A B C D
0 foo one -0.575247 1.346061
2 foo two -1.143704 1.627081
4 foo two 1.193555 -0.441652
6 foo one -0.408530 0.268520
7 foo three -0.862495 0.024580
如果是多字段group，group的名字是一个元组：
In [64]: for name, group in df.groupby(['A', 'B']):
....: print(name)
....: print(group)
....:
('bar', 'one')
A B C D
1 bar one 0.254161 1.511763
('bar', 'three')
A B C D
3 bar three 0.215897 -0.990582
('bar', 'two')
A B C D
5 bar two -0.077118 1.211526
('foo', 'one')
A B C D
0 foo one -0.575247 1.346061
6 foo one -0.408530 0.268520
('foo', 'three')
A B C D
7 foo three -0.862495 0.02458
('foo', 'two')
A B C D
2 foo two -1.143704 1.627081
4 foo two 1.193555 -0.441652
聚合操作
分组之后，就可以进行聚合操作：
In [67]: grouped = df.groupby("A")
In [68]: grouped.aggregate(np.sum)
Out[68]:
C D
A
bar 0.392940 1.732707
foo -1.796421 2.824590
In [69]: grouped = df.groupby(["A", "B"])
In [70]: grouped.aggregate(np.sum)
Out[70]:
C D
A B
bar one 0.254161 1.511763
three 0.215897 -0.990582
two -0.077118 1.211526
foo one -0.983776 1.614581
three -0.862495 0.024580
two 0.049851 1.185429
对于多index数据来说，默认返回值也是多index的。如果想使用新的index，可以添加 as_index = False：
In [71]: grouped = df.groupby(["A", "B"], as_index=False)
In [72]: grouped.aggregate(np.sum)
Out[72]:
A B C D
0 bar one 0.254161 1.511763
1 bar three 0.215897 -0.990582
2 bar two -0.077118 1.211526
3 foo one -0.983776 1.614581
4 foo three -0.862495 0.024580
5 foo two 0.049851 1.185429
In [73]: df.groupby("A", as_index=False).sum()
Out[73]:
A C D
0 bar 0.392940 1.732707
1 foo -1.796421 2.824590
上面的效果等同于reset_index
In [74]: df.groupby(["A", "B"]).sum().reset_index()
grouped.size() 计算group的大小：
In [75]: grouped.size()
Out[75]:
A B size
0 bar one 1
1 bar three 1
2 bar two 1
3 foo one 2
4 foo three 1
5 foo two 2
grouped.describe() 描述group的信息：
In [76]: grouped.describe()
Out[76]:
C ... D
count mean std min 25% 50% ... std min 25% 50% 75% max
0 1.0 0.254161 NaN 0.254161 0.254161 0.254161 ... NaN 1.511763 1.511763 1.511763 1.511763 1.511763
1 1.0 0.215897 NaN 0.215897 0.215897 0.215897 ... NaN -0.990582 -0.990582 -0.990582 -0.990582 -0.990582
2 1.0 -0.077118 NaN -0.077118 -0.077118 -0.077118 ... NaN 1.211526 1.211526 1.211526 1.211526 1.211526
3 2.0 -0.491888 0.117887 -0.575247 -0.533567 -0.491888 ... 0.761937 0.268520 0.537905 0.807291 1.076676 1.346061
4 1.0 -0.862495 NaN -0.862495 -0.862495 -0.862495 ... NaN 0.024580 0.024580 0.024580 0.024580 0.024580
5 2.0 0.024925 1.652692 -1.143704 -0.559389 0.024925 ... 1.462816 -0.441652 0.075531 0.592714 1.109898 1.627081
[6 rows x 16 columns]
通用聚合方法
下面是通用的聚合方法：
函数 | 描述 |
mean() | 平均值 |
sum() | 求和 |
size() | 计算size |
count() | group的统计 |
std() | 标准差 |
var() | 方差 |
sem() | 均值的标准误 |
describe() | 统计信息描述 |
first() | 第一个group值 |
last() | 最后一个group值 |
nth() | 第n个group值 |
min() | 最小值 |
max() | 最大值 |
同时使用多个聚合方法
可以同时指定多个聚合方法：
In [81]: grouped = df.groupby("A")
In [82]: grouped["C"].agg([np.sum, np.mean, np.std])
Out[82]:
sum mean std
A
bar 0.392940 0.130980 0.181231
foo -1.796421 -0.359284 0.912265
可以重命名：
In [84]: (
....: grouped["C"]
....: .agg([np.sum, np.mean, np.std])
....: .rename(columns={"sum": "foo", "mean": "bar", "std": "baz"})
....: )
....:
Out[84]:
foo bar baz
A
bar 0.392940 0.130980 0.181231
foo -1.796421 -0.359284 0.912265
NamedAgg
NamedAgg 可以对聚合进行更精准的定义，它包含 column 和aggfunc 两个定制化的字段。
In [88]: animals = pd.DataFrame(
....: {
....: "kind": ["cat", "dog", "cat", "dog"],
....: "height": [9.1, 6.0, 9.5, 34.0],
....: "weight": [7.9, 7.5, 9.9, 198.0],
....: }
....: )
....:
In [89]: animals
Out[89]:
kind height weight
0 cat 9.1 7.9
1 dog 6.0 7.5
2 cat 9.5 9.9
3 dog 34.0 198.0
In [90]: animals.groupby("kind").agg(
....: min_height=pd.NamedAgg(column="height", aggfunc="min"),
....: max_height=pd.NamedAgg(column="height", aggfunc="max"),
....: average_weight=pd.NamedAgg(column="weight", aggfunc=np.mean),
....: )
....:
Out[90]:
min_height max_height average_weight
kind
cat 9.1 9.5 8.90
dog 6.0 34.0 102.75
或者直接使用一个元组：
In [91]: animals.groupby("kind").agg(
....: min_height=("height", "min"),
....: max_height=("height", "max"),
....: average_weight=("weight", np.mean),
....: )
....:
Out[91]:
min_height max_height average_weight
kind
cat 9.1 9.5 8.90
dog 6.0 34.0 102.75
不同的列指定不同的聚合方法
通过给agg方法传入一个字典，可以指定不同的列使用不同的聚合：
In [95]: grouped.agg({"C": "sum", "D": "std"})
Out[95]:
C D
A
bar 0.392940 1.366330
foo -1.796421 0.884785
转换操作
转换是将对象转换为同样大小对象的操作。在数据分析的过程中，经常需要进行数据的转换操作。
可以接lambda操作：
In [112]: ts.groupby(lambda x: x.year).transform(lambda x: x.max() - x.min())
填充na值：
In [121]: transformed = grouped.transform(lambda x: x.fillna(x.mean()))
过滤操作
filter方法可以通过lambda表达式来过滤我们不需要的数据：
In [136]: sf = pd.Series([1, 1, 2, 3, 3, 3])
In [137]: sf.groupby(sf).filter(lambda x: x.sum() > 2)
Out[137]:
3 3
4 3
5 3
dtype: int64
Apply操作
有些数据可能不适合进行聚合或者转换操作，Pandas提供了一个 apply 方法，用来进行更加灵活的转换操作。
In [156]: df
Out[156]:
A B C D
0 foo one -0.575247 1.346061
1 bar one 0.254161 1.511763
2 foo two -1.143704 1.627081
3 bar three 0.215897 -0.990582
4 foo two 1.193555 -0.441652
5 bar two -0.077118 1.211526
6 foo one -0.408530 0.268520
7 foo three -0.862495 0.024580
In [157]: grouped = df.groupby("A")
# could also just call .describe()
In [158]: grouped["C"].apply(lambda x: x.describe())
Out[158]:
A
bar count 3.000000
mean 0.130980
std 0.181231
min -0.077118
25% 0.069390
...
foo min -1.143704
25% -0.862495
50% -0.575247
75% -0.408530
max 1.193555
Name: C, Length: 16, dtype: float64
可以外接函数：
In [159]: grouped = df.groupby('A')['C']
In [160]: def f(group):
.....: return pd.DataFrame({'original': group,
.....: 'demeaned': group - group.mean()})
.....:
In [161]: grouped.apply(f)
Out[161]:
original demeaned
0 -0.575247 -0.215962
1 0.254161 0.123181
2 -1.143704 -0.784420
3 0.215897 0.084917
4 1.193555 1.552839
5 -0.077118 -0.208098
6 -0.408530 -0.049245
7 -0.862495 -0.503211
本文已收录于 http://www.flydean.com/11-python-pandas-groupby/
最通俗的解读，最深刻的干货，最简洁的教程，众多你不知道的小技巧等你来发现！
相关推荐
-
- 驱动网卡（怎么从新驱动网卡）
-
网卡一般是指为电脑主机提供有线无线网络功能的适配器。而网卡驱动指的就是电脑连接识别这些网卡型号的桥梁。网卡只有打上了网卡驱动才能正常使用。并不是说所有的网卡一插到电脑上面就能进行数据传输了，他都需要里面芯片组的驱动文件才能支持他进行数据传输...
-
2026-01-30 00:37 liuian
- win10更新助手装系统（微软win10更新助手）
-
1、点击首页“系统升级”的按钮，给出弹框，告诉用户需要上传IMEI码才能使用升级服务。同时给出同意和取消按钮。华为手机助手2、点击同意，则进入到“系统升级”功能华为手机助手华为手机助手3、在检测界面，...
- windows11专业版密钥最新（windows11专业版激活码永久）
-
Windows11专业版的正版密钥，我们是对windows的激活所必备的工具。该密钥我们可以通过微软商城或者通过计算机的硬件供应商去购买获得。获得了windows11专业版的正版密钥后，我...
-
- 手机删过的软件恢复（手机删除过的软件怎么恢复）
-
操作步骤：1、首先，我们需要先打开手机。然后在许多图标中找到带有[文件管理]文本的图标，然后单击“文件管理”进入页面。2、进入页面后，我们将在顶部看到一行文本：手机，最新信息，文档，视频，图片，音乐，收藏，最后是我们正在寻找的[更多]，单击...
-
2026-01-29 23:55 liuian
- 一键ghost手动备份系统步骤（一键ghost 备份）
-
步骤1、首先把装有一键GHOST装系统的U盘插在电脑上，然后打开电脑马上按F2或DEL键入BIOS界面，然后就选择BOOT打USDHDD模式选择好，然后按F10键保存，电脑就会马上重启。 步骤...
- 怎么创建局域网（怎么创建局域网打游戏）
-
1、购买路由器一台。进入路由器把dhcp功能打开 2、购买一台交换机。从路由器lan端口拉出一条网线查到交换机的任意一个端口上。 3、两台以上电脑。从交换机任意端口拉出网线插到电脑上（电脑设置...
- 精灵驱动器官方下载（精灵驱动手机版下载）
-
是的。驱动精灵是一款集驱动管理和硬件检测于一体的、专业级的驱动管理和维护工具。驱动精灵为用户提供驱动备份、恢复、安装、删除、在线更新等实用功能。1、全新驱动精灵2012引擎，大幅提升硬件和驱动辨识能力...
- 一键还原系统步骤（一键还原系统有哪些）
-
1、首先需要下载安装一下Windows一键还原程序，在安装程序窗口中，点击“下一步”，弹出“用户许可协议”窗口，选择“我同意该许可协议的条款”，并点击“下一步”。 2、在弹出的“准备安装”窗口中，可...
- 电脑加速器哪个好（电脑加速器哪款好）
-
我认为pp加速器最好用，飞速土豆太懒，急速酷六根本不工作。pp加速器什么网页都加速，太任劳任怨了！以上是个人观点，具体性能请自己试。ps：我家电脑性能很好。迅游加速盒子是可以加速电脑的。因为有过之...
- 任何u盘都可以做启动盘吗（u盘必须做成启动盘才能装系统吗）
-
是的，需要注意，U盘的大小要在4G以上，最好是8G以上，因为启动盘里面需要装系统，内存小的话，不能用来安装系统。内存卡或者U盘或者移动硬盘都可以用来做启动盘安装系统。普通的U盘就可以，不过最好U盘...
- u盘怎么恢复文件（u盘文件恢复的方法）
-
开360安全卫士，点击上面的“功能大全”。点击文件恢复然后点击“数据”下的“文件恢复”功能。选择驱动接着选择需要恢复的驱动，选择接入的U盘。点击开始扫描选好就点击中间的“开始扫描”，开始扫描U盘数据。...
- 系统虚拟内存太低怎么办（系统虚拟内存占用过高什么原因）
-
1.检查系统虚拟内存使用情况，如果发现有大量的空闲内存，可以尝试释放一些不必要的进程，以释放内存空间。2.如果系统虚拟内存使用率较高，可以尝试增加系统虚拟内存的大小，以便更多的应用程序可以使用更多...
-
- 剪贴板权限设置方法（剪贴板访问权限）
-
1、首先打开iphone手机，触碰并按住单词或图像直到显示选择选项。2、其次，然后选取“拷贝”或“剪贴板”。3、勾选需要的“权限”，最后选择开启，即可完成苹果剪贴板权限设置。仅参考1.打开苹果手机设置按钮,点击【通用】。2.点击【键盘】,再...
-
2026-01-29 21:37 liuian
- 平板系统重装大师（平板重装win系统）
-
如果你的平板开不了机，但可以连接上电脑，那就能好办，楼主下载安装个平板刷机王到你的个人电脑上，然后连接你的平板，平板刷机王会自动识别你的平板，平板刷机王上有你平板的我刷机包，楼主点击下载一个，下载完成...
- 联想官网售后服务网点（联想官网售后服务热线）
-
联想3c服务中心是联想旗下的官方售后，是基于互联网O2O模式开发的全新服务平台。可以为终端用户提供多品牌手机、电脑以及其他3C类产品的维修、保养和保险服务。根据客户需求层次，联想服务针对个人及家庭客户...
- 一周热门
- 最近发表
- 标签列表
-
- python判断字典是否为空 (50)
- crontab每周一执行 (48)
- aes和des区别 (43)
- bash脚本和shell脚本的区别 (35)
- canvas库 (33)
- dataframe筛选满足条件的行 (35)
- gitlab日志 (33)
- lua xpcall (36)
- blob转json (33)
- python判断是否在列表中 (34)
- python html转pdf (36)
- 安装指定版本npm (37)
- idea搜索jar包内容 (33)
- css鼠标悬停出现隐藏的文字 (34)
- linux nacos启动命令 (33)
- gitlab 日志 (36)
- adb pull (37)
- python判断元素在不在列表里 (34)
- python 字典删除元素 (34)
- vscode切换git分支 (35)
- python bytes转16进制 (35)
- grep前后几行 (34)
- hashmap转list (35)
- c++ 字符串查找 (35)
- mysql刷新权限 (34)