Python中的數(shù)據(jù)分組統(tǒng)計、分組運算及透視方式
更新時間：2024年07月19日 10:53:55 作者：云曉-
這篇文章主要介紹了Python中的數(shù)據(jù)分組統(tǒng)計、分組運算及透視方式,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教
1 數(shù)據(jù)分組統(tǒng)計 groupby
- 分割 split: 按照鍵值（key）或者分組變量將數(shù)據(jù)分組
- 應(yīng)用 apply: 對每個組應(yīng)用函數(shù), 通常是累計,轉(zhuǎn)換或過濾函數(shù)
- 組合 combine: 將每一組的結(jié)果合并成一個輸出組
常用功能
1. len(gp1) #組數(shù) 2. gp1.size() #每組的記錄個數(shù) 3. df3.groupby(["小組","評級"]) #得到的結(jié)果是一個groupby對象 4. gp1.mean() #每組組內(nèi)的平均值，還有sum、max、min、count 5. apply #自定義統(tǒng)計函數(shù)（自己定義一個函數(shù),作為參數(shù)，會自動將函數(shù)應(yīng)用到每一組數(shù)據(jù)當中去）
1.1 按照單列進行分組統(tǒng)計df.groupby(‘列名’).count()
# 創(chuàng)建示例DataFrame
data = {'班級': ['一班', '一班','一班','二班', '二班','二班','三班','三班','三班'],
'科目': ['物理', '化學', '生物','物理', '化學', '生物','物理', '化學', '生物'],
'數(shù)量': [17, 29, 18,37,48,32,17, 29, 18],
'分數(shù)': [87, 89, 88,77,98,82,97, 89, 78]}
df = pd.DataFrame(data)
# 創(chuàng)建示例DataFrame
data = {'班級': ['一班', '一班','一班','二班', '二班','二班','三班','三班','三班'],
'科目': ['物理','生物','生物','物理', '物理', '生物','化學', '化學', '生物'],
'姓名': ['張三', '章中', '賀天','紫瞳','西德','魏斯','明峰', '希方', '塞法'],
'分數(shù)': [87, 89, 88,77,98,82,97, 89, 78]}
df = pd.DataFrame(data)
#實現(xiàn)組內(nèi)排序，排序的時候，科目作為第一排序依據(jù)，用來排序的數(shù)值字段（分數(shù)）作為第二排序依據(jù)
df.sort_values(['科目','分數(shù)'],ascending=[False,True]).groupby('科目').head(3)
1.2 按照多列進行分組統(tǒng)計 df.groupby([‘列名1’,‘列名2’]).count()
# 創(chuàng)建示例DataFrame
data = {'班級': ['一班', '一班','一班','二班', '二班','二班','三班','三班','三班'],
'科目': ['物理','生物','生物','物理', '物理', '生物','化學', '化學', '生物'],
'姓名': ['張三', '章中', '賀天','紫瞳','西德','魏斯','明峰', '希方', '塞法'],
'分數(shù)': [87, 89, 88,77,98,82,97, 89, 78]}
df = pd.DataFrame(data)
#按照科目、班級進行分組求平均
df[['科目','班級','分數(shù)']].groupby(['科目','班級']).mean()
1.3 分組填充缺失值 df.groupby(‘需填充列名’).apply(lambda x:x.fillna(x.mean()))
# 創(chuàng)建示例DataFrame
data = {'年級': ['1', '1','1','2', '2','3','3','3','3'],
'姓名': ['張三', '章中', '賀天','紫瞳','西德','魏斯','明峰', '希方', '塞法'],
'年齡': [17, 19, np.NaN,18,np.NaN,15,18, 18,np.NaN ]}
df = pd.DataFrame(data)
df
#按照年級分組填充缺失的年齡
df.groupby('年級').apply(lambda x:x.fillna(x.mean()))
新增加一列 年齡ew 將填充后的年齡補充上去
2 分組運算 agg
數(shù)據(jù)聚合（agg）：一般指的是能夠從數(shù)組產(chǎn)生的標量值的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換過程，常見的聚合運算都有相關(guān)的統(tǒng)計函數(shù)快速實現(xiàn)，也可以自定義聚合運算。
2.1 傳入標準函數(shù) df.groupby(‘班級’).agg(np.sum)
data = {'班級': ['一班', '一班','一班','二班', '二班','二班','三班','三班','三班'],
'科目': ['物理', '化學', '生物','物理', '化學', '生物','物理', '化學', '生物'],
'數(shù)量': [17, 29, 18,37,48,32,17, 29, 18],
'分數(shù)': [87, 89, 88,77,98,82,97, 89, 78]}
df = pd.DataFrame(data)
#數(shù)值列按照分組標準快速聚合
df.groupby('班級').agg(np.sum)
2.2 不同的列不同的聚合函數(shù) df.groupby(‘班級’).agg({‘數(shù)量’:np.sum,‘分數(shù)’:np.mean})
#不同的列傳入不同的函數(shù)
mappping = {'數(shù)量':np.sum,'分數(shù)':np.mean}
df.groupby('班級').agg(mappping)
2.3 自定義函數(shù)
#求針對各科目最高分數(shù)與最低分數(shù)之間的差值
def cha(x):
return x.max() - x.min()
df[['科目','分數(shù)']].groupby('科目').agg([cha])
2.4 調(diào)用多個聚合函數(shù)
df[['班級','分數(shù)']].groupby('班級').agg([np.max,np.min,np.mean])
3 數(shù)據(jù)透視表
3.1 透視表 pivot_table
透視表(pivot table)： 透視表指根據(jù)一個或多個鍵值對數(shù)據(jù)進行聚合，根據(jù)行或列的分組鍵將數(shù)據(jù)劃分到各個區(qū)域中
#pivot_table 其實就是將groupby封裝起來了 df[['班級','分數(shù)']].pivot_table(index = ['班級']) #先按照班級分組，再求mean
data = {'班級': ['一班', '一班','一班','二班', '二班','二班','三班','三班','三班'],
'科目': ['物理', '化學', '生物','物理', '化學', '生物','物理', '化學', '生物'],
'數(shù)量': [17, 29, 18,37,48,32,17, 29, 18],
'分數(shù)': [87, 89, 88,77,98,82,97, 89, 78]}
df = pd.DataFrame(data)
df.pivot_table(index = ['班級','科目']) #先按照班級然后按照科目分許，默認求均值
df.pivot_table(index = ['班級'],aggfunc = np.sum)#求和
pd.pivot_table(df3,values="總分",index="評級",columns=["班級","小組"])
3.2 交叉表 crosstab
交叉表(crosstab)： 交叉表用于統(tǒng)計分組頻率的特殊透視表
#groupby實現(xiàn)pd.crosstab(df['班級'],df['科目']) df[['班級','科目','姓名']].groupby(['班級','科目']).count().unstack().fillna(0)
總結(jié)
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
相關(guān)文章
本文介紹PyTorch實現(xiàn)線性回歸，線性關(guān)系是一種非常簡單的變量之間的關(guān)系，因變量和自變量在線性關(guān)系的情況下，可以使用線性回歸算法對一個或多個因變量和自變量間的線性關(guān)系進行建模，該模型的系數(shù)可以用最小二乘法進行求解,需要的朋友可以參考一下2022-03-03
python?subprocess執(zhí)行外部命令常用方法詳細舉例
這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于python?subprocess執(zhí)行外部命令常用方法的相關(guān)資料,Python的subprocess模塊提供了一種在Python中調(diào)用外部命令的方法,文中通過代碼介紹的非常詳細,需要的朋友可以參考下2023-12-12
Python實現(xiàn)的線性回歸算法示例【附csv文件下載】
這篇文章主要介紹了Python實現(xiàn)的線性回歸算法,涉及Python使用最小二乘法、梯度下降算法實現(xiàn)線性回歸相關(guān)算法操作與使用技巧,需要的朋友可以參考下2018-12-12
Pyspider進行API接口抓取和數(shù)據(jù)采集的實現(xiàn)
Pyspider是一個基于Python的強大的網(wǎng)絡(luò)爬蟲框架,它提供了豐富的功能和靈活的擴展性,使我們可以輕松地進行數(shù)據(jù)的抓取和處理,本文主要介紹了Pyspider進行API接口抓取和數(shù)據(jù)采集的實現(xiàn),感興趣的可以了解一下2023-09-09
這篇文章主要介紹了Python中的裝飾器用法,以實例形式詳細的分析了Python中的裝飾器的使用技巧及相關(guān)注意事項,具有一定參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下2015-01-01
這篇文章主要介紹了appium+python adb常用命令分享，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2020-03-03
這篇文章主要介紹了Selenium控制瀏覽器常見操作,結(jié)合實例形式分析了Selenium針對瀏覽器的窗口大小控制、前進、后退、刷新、截屏等相關(guān)操作技巧,需要的朋友可以參考下2018-08-08
本文是Python機器學習NLP自然語言處理系列文章，帶大家開啟一段學習自然語言處理 (NLP) 的旅程。本篇文章主要學習NLP自然語言處理基本操電影影評分析2021-09-09
Python?如何將?matplotlib?圖表集成進到PDF?中
這篇文章主要介紹了Python?如何將?matplotlib?圖表集成進到PDF?中，文章介紹內(nèi)容詳細，具有一定的參考價值，需要的小伙伴可以參考一下，希望對你的學習有所幫助2022-03-03
這篇文章主要介紹了python實現(xiàn)保存網(wǎng)頁到本地示例,需要的朋友可以參考下2014-03-03