python--数据聚合与分组运算

1.分组与聚合原理

在Pandas中，分组是指使用特定的条件将原数据划分为多个组，聚合在这里指的是，对每个分组中的数据执行某些操作，最后将计算的结果进行整合。

三步骤：1.拆分 2.应用 3.合并

2.通过groupby【】方法groupby

(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True,group_keys=True, squeeze=False, observed=False, **kwargs）

by：用于确定进行分组的依据。 axis：表示分组轴的方向。 sort：表示是否对分组标签进行排序，接收布eries调用groupby()方法返回的是

SeriesGroupBy对象。使用DataFrame调用groupby()方法返回的是DataFrameBy对象。尔值，默认为True。

按列名进行分组

ataFrame对象的某一列数据符合划分成组的标准，则可以将该列当做分组键来拆分数据集。

df.groupby(by='Key')

group_obj = df.groupby('Key') # 遍历分组对象 for i in group_obj:

print(i)则可以使用for循环遍历DataFrameGroupBy对象。

series分组

ser_obj = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'a', 'b']) # 按自定义Series对象进行分组

group_obj = df.groupby(by = ser_obj)

如果Series对象与Pandas对象的索引长度不相同时，则只会将具有相同索引的部分数据进行分组。

df = se = pd.Series(['a', 'a', 'b']) group_obj = df.groupby(se)['one', 'two', 'one','two', 'one'], 'data1': [2, 3, 4, 6, 8],

'data2': [3, 5, 6, 3, 7]}) se = pd.Series(['a', 'a', 'b']) group_obj = df.groupby(se)

3.数据聚合

如果内置方法无法满足聚合要求时，则可以自定义函数，将它作为参数传给agg()方法，实现Pandas对象的聚合运算。

agg（func,axis = 0,* args,** kwargs ）

func：表示用于汇总数据的函数，可以为单个函数或函数列表。 axis：表示函数作用于轴的方向，0或index表示将函数应用到每一列；1或columns表示将函数应用到每一行，该参数的默认值为0。

对不同列数据应用不同函数

如果希望对不同的列使用不同的函数，则可以在agg()方法中传入一个{"列名":"函数名"}格式的字典。

data_group.agg({'a': 'sum', 'b': 'mean', 'c': range_data_group})

agg()方法执行聚合操作时，会将一组标量值参与某些运算后转换为一个标量值。

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