pandas提供了一个灵活高效的groupby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。根据一个或多个键(可以是函数、数组或DataFrame列名)拆分pandas对象。计算分组摘要统计，如计数、平均值、标准差，或用户自定义函数。对DataFrame的列应用各种各样的函数。应用组内转换或其他运算，如规格化、线性回归、排名或选取子集等。计算透视表或交叉表。执行分位数分析以及其他分组分析。

groupby分组函数：

返回值：返回重构格式的DataFrame，特别注意，groupby里面的字段内的数据重构后都会变成索引

groupby(),一般和sum()、mean()一起使用，如下例：

先自定义生成数组

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'key1':list('ababa'),

'key2': ['one','two','one','two','one'],

'data1': np.random.randn(5),

'data2': np.random.randn(5)})

print(df)

data1 data2 key1 key2

0 -1.313101 -0.453361 a one

1 0.791463 1.096693 b two

2 0.462611 1.150597 a one

3 -0.216121 1.381333 b two

4 0.077367 -0.282876 a one

应用groupby,分组键均为Series(譬如df[‘xx'])，实际上分组键可以是任何长度适当的数组

#将df['data1']按照分组键为df['key1']进行分组

grouped=df['data1'].groupby(df['key1'])

print(grouped.mean())

key1

a -0.257707

b 0.287671

Name: data1, dtype: float64

states=np.array(['Ohio','California','California','Ohio','Ohio'])

years=np.array([2005,2005,2006,2005,2006])

#states第一层索引，years第二层分层索引

print(df['data1'].groupby([states,years]).mean())

California 2005 0.791463

2006 0.462611

Ohio 2005 -0.764611

2006 0.077367

Name: data1, dtype: float64

#df根据‘key1'分组，然后对df剩余数值型的数据运算

df.groupby('key1').mean()

data1 data2

key1

a -0.257707 0.138120

b 0.287671 1.239013

#可以看出没有key2列，因为df[‘key2']不是数值数据，所以被从结果中移除。默认情况下，所有数值列都会被聚合，虽然有时可能被过滤为一个子集。

对分组进行迭代

#name就是groupby中的key1的值，group就是要输出的内容

for name, group in df.groupby('key1'):

print (name,group)

a data1 data2 key1 key2

0 -1.313101 -0.453361 a one

2 0.462611 1.150597 a one

4 0.077367 -0.282876 a one

b data1 data2 key1 key2

1 0.791463 1.096693 b two

3 -0.216121 1.381333 b two

对group by后的内容进行操作，可转换成字典

#转化为字典

piece=dict(list(df.groupby('key1')))

{'a': data1 data2 key1 key2

0 -1.313101 -0.453361 a one

2 0.462611 1.150597 a one

4 0.077367 -0.282876 a one, 'b': data1 data2 key1 key2

1 0.791463 1.096693 b two

3 -0.216121 1.381333 b two}

#对字典取值

value = piece['a']

groupby默认是在axis=0上进行分组的，通过设置也可以在其他任何轴上进行分组

grouped=df.groupby(df.dtypes, axis=1)

value = dict(list(grouped))

print(value)

{dtype('float64'): data1 data2

0 -1.313101 -0.453361

1 0.791463 1.096693

2 0.462611 1.150597

3 -0.216121 1.381333

4 0.077367 -0.282876, dtype('O'): key1 key2

0 a one

1 b two

2 a one

3 b two

4 a one}

对于大数据，很多情况是只需要对部分列进行聚合

#对df进行'key1'，'key2'的两次分组，然后取data2的数据，对两次细分的分组数据取均值

value = df.groupby(['key1','key2'])[['data2']].mean()

data2

key1 key2

a one 0.138120

b two 1.239013

----------------------------------

df

Out[1]:

data1 data2 key1 key2

0 -1.313101 -0.453361 a one

1 0.791463 1.096693 b two

2 0.462611 1.150597 a one

3 -0.216121 1.381333 b two

4 0.077367 -0.282876 a one

----------------------------------

df['key2'].iloc[-1] ='two'

value = df.groupby(['key1','key2'])[['data2']].mean()

value

Out[2]:

data2

key1 key2

a one 0.348618

two -0.282876

b two 1.239013

Python中的分组函数(groupby、itertools)

from operator import itemgetter #itemgetter用来去dict中的key，省去了使用lambda函数

from itertools import groupby #itertool还包含有其他很多函数，比如将多个list联合起来。。

d1={'name':'zhangsan','age':20,'country':'China'}

d2={'name':'wangwu','age':19,'country':'USA'}

d3={'name':'lisi','age':22,'country':'JP'}

d4={'name':'zhaoliu','age':22,'country':'USA'}

d5={'name':'pengqi','age':22,'country':'USA'}

d6={'name':'lijiu','age':22,'country':'China'}

lst=[d1,d2,d3,d4,d5,d6]

#通过country进行分组：

lst.sort(key=itemgetter('country')) #需要先排序，然后才能groupby。lst排序后自身被改变

lstg = groupby(lst,itemgetter('country'))

#lstg = groupby(lst,key=lambda x:x['country']) 等同于使用itemgetter()

for key,group in lstg:

for g in group: #group是一个迭代器，包含了所有的分组列表

print key,g

返回：

China {'country': 'China', 'age': 20, 'name': 'zhangsan'}

China {'country': 'China', 'age': 22, 'name': 'lijiu'}

JP {'country': 'JP', 'age': 22, 'name': 'lisi'}

USA {'country': 'USA', 'age': 19, 'name': 'wangwu'}

USA {'country': 'USA', 'age': 22, 'name': 'zhaoliu'}

USA {'country': 'USA', 'age': 22, 'name': 'pengqi'}

print [key for key,group in lstg] #返回：['China', 'JP', 'USA']

print [(key,list(group)) for key,group in lstg]

#返回的list中包含着三个元组：

[('China', [{'country': 'China', 'age': 20, 'name': 'zhangsan'}, {'country': 'China', 'age': 22, 'name': 'lijiu'}]), ('JP', [{'country': 'JP', 'age': 22, 'name': 'lisi'}]), ('USA', [{'country': 'USA', 'age': 19, 'name': 'wangwu'}, {'country': 'USA', 'age': 22, 'name': 'zhaoliu'}, {'country': 'USA', 'age': 22, 'name': 'pengqi'}])]

print dict([(key,list(group)) for key,group in lstg])

#返回的是一个字典：

{'JP': [{'country': 'JP', 'age': 22, 'name': 'lisi'}], 'China': [{'country': 'China', 'age': 20, 'name': 'zhangsan'}, {'country': 'China', 'age': 22, 'name': 'lijiu'}], 'USA': [{'country': 'USA', 'age': 19, 'name': 'wangwu'}, {'country': 'USA', 'age': 22, 'name': 'zhaoliu'}, {'country': 'USA', 'age': 22, 'name': 'pengqi'}]}

print dict([(key,len(list(group))) for key,group in lstg])

#返回每个分组的个数：

{'JP': 1, 'China': 2, 'USA': 3}

#返回包含有2个以上元素的分组

print [key for key,group in groupby(sorted(lst,key=itemgetter('country')),itemgetter('country')) if len(list(group))>=2]

#返回：['China', 'USA']

lstg = groupby(sorted(lst,key=itemgetter('country')),key=itemgetter('country'))

lstgall=[(key,list(group)) for key,group in lstg ]

print dict(filter(lambda x:len(x[1])>2,lstgall))

#过滤出分组后的元素个数大于2个的分组，返回：

{'USA': [{'country': 'USA', 'age': 19, 'name': 'wangwu'}, {'country': 'USA', 'age': 22, 'name': 'zhaoliu'}, {'country': 'USA', 'age': 22, 'name': 'pengqi'}]}

自定义分组：

from itertools import groupby

lst=[2,8,11,25,43,6,9,29,51,66]

def gb(num):

if num <= 10:

return 'less'

elif num >=30:

return 'great'

else:

return 'middle'

print [(k,list(g))for k,g in groupby(sorted(lst),key=gb)]

返回：

[('less', [2, 6, 8, 9]), ('middle', [11, 25, 29]), ('great', [43, 51, 66])]

总结

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