Pandas實現groupby分組統(tǒng)計方法實例
更新時間：2023年06月26日 09:31:21 作者：笑?癮
在數據處理的過程,有可能需要對一堆數據分組處理,例如對不同的列進行agg聚合操作(mean，min，max等等),下面這篇文章主要給大家介紹了關于Pandas實現groupby分組統(tǒng)計方法的相關資料,需要的朋友可以參考下
一、如何實現分組統(tǒng)計
groupby：先對數據分組，然后在每個分組上應用聚合函數、轉換函數
通過三個實例來了解pandas是如何實現分組統(tǒng)計的
一、分組使用聚合函數做數據統(tǒng)計
二、遍歷groupby的結果理解執(zhí)行流程
三、實例分組探索天氣數據
導入數據
import pandas as pd
import numpy as np
# 加上這一句，能在jupyter notebook展示matplot圖表
#%matplotlib inline
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
二、分組使用聚合函數做數據統(tǒng)計
1、單個列groupby，查詢所有數據列的統(tǒng)計
我們看到：
groupby中的'A'變成了數據的索引列
因為要統(tǒng)計sum，但B列不是數字，所以被自動忽略掉
df.groupby('A').sum()
2、多個列groupby，查詢所有數據列的統(tǒng)計
我們看到：(‘A’,‘B’)成對變成了二級索引
df.groupby(['A','B']).mean()
3、同時查看多種數據統(tǒng)計
我們看到：列變成了多級索引
df.groupby('A').agg([np.sum, np.mean, np.std])
4、查看單列的結果數據統(tǒng)計
# 方法1：預過濾，性能更好
df.groupby('A')['C'].agg([np.sum, np.mean, np.std])
# 方法2
df.groupby('A').agg([np.sum, np.mean, np.std])['C']
5、不同列使用不同的聚合函數
df.groupby('A').agg({"C":np.sum, "D":np.mean})
三、遍歷groupby的結果理解執(zhí)行流程
for循環(huán)可以直接遍歷每個group
1、遍歷單個列聚合的分組
g = df.groupby('A')
for name,group in g:
print(name)
print(group)
print()
1.1、可以獲取單個分組的數據
g.get_group('bar')
2、遍歷多個列聚合的分組
g = df.groupby(['A', 'B'])
for name,group in g:
print(name)
print(group)
print()
#可以看到，name是一個2個元素的tuple，代表不同的列
g.get_group(('foo', 'one'))
四、實例分組探索天氣數據
fpath = "./datas/beijing_tianqi_2018.csv"
df = pd.read_csv(fpath)
# 替換掉溫度的后綴℃
df.loc[:, "bWendu"] = df["bWendu"].str.replace("℃", "").astype('int64')
df.loc[:, "yWendu"] = df["yWendu"].str.replace("℃", "").astype('int64')
df.head()
# 新增一列為月份 df['month'] = df['ymd'].str[:7] df.head()
1、查看每個月的最高溫度
data = df.groupby('month')['bWendu'].max()
data
type(data)
pandas.core.series.Series
2、查看每個月的最高溫度、最低溫度、平均空氣質量指數
df.head()
group_data = df.groupby('month').agg({"bWendu":np.max, "yWendu":np.min, "aqi":np.mean})
group_data
總結
到此這篇關于Pandas實現groupby分組統(tǒng)計的文章就介紹到這了,更多相關Pandas實現groupby分組統(tǒng)計內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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