pandas分组计算平均值_pandas索引,分组计算

索引

1.行索引

#看一个一维数组的索引
s=pd.Series(np.random.randn(5),index=list('abcde'))
s
s.index#Series的索引
s.index.name='zrx'#给索引赋一个名字
#查询pandas里预置的索引的类
pd.*index?

2.重复索引

#重复索引
s=pd.Series(np.arange(6),index=list('abcabe'))
s
s['a']
out[10]:
a    0
a    3
dtype: int32s.index.is_unique#判断索引里面有无重复的
s.groupby(s.index).sum()#处理重复索引,把重复索引求和
s.groupby(s.index).mean()#处理重复索引,把重复索引求平均
s.groupby(s.index).first()#处理重复索引,把重复索引只取第一项

3.层次化索引

可以使数据在一个轴上有多个索引级别。即可以用二维的数据表达更高维度的数据，使数据组织方式更清晰。它使用 pd.MultiIndex 类来表示。
比如我们在分析股票数据，我们的一级行索引可以是日期；二级行索引可以是股票代码，列索引可以是股票的交易量，开盘价，收盘价等等。这样我们就可以把多个股票放在同一个时间维度下进行考察和分析。

#多级索引pd.MultiIndex
a = [['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c'], [1, 2, 3, 1, 2, 2, 3]]
tuples = list(zip(*a))#把两个列表组装成一个，列表里的元素是元组
tuples
index=pd.MultiIndex.from_tuples(tuples,names=['level1','level2'])
index
s=pd.Series(np.random.randn(7),index=index)
s
#选取一级索引
s['b']s['b',2]

dataframe 多层索引

df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 10, (4, 3)), #选取1-10之间随机数，四行三列index=[['a', 'a', 'b', 'b'], [1, 2, 1, 2]], columns=[['one', 'one', 'two'], ['blue', 'red', 'blue']])
df
df.index.names = ['row-1', 'row-2']
df.columns.names = ['col-1', 'col-2']

交换索引

df2 = df.swaplevel('row-1', 'row-2')#交换索引
df2
df.sum(level=0)#根据第一级索引求和
df.sum(level=1)#根据第二级索引求和

索引列的转换

df = pd.DataFrame({'a': range(7),'b': range(7, 0, -1),'c': ['one', 'one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'two'],'d': [0, 1, 2, 0, 1, 2, 3]})
df
df.set_index('c')#把c这一列当作索引值
df2 = df.set_index(['c', 'd'])#把c,d都设置为索引值
df2
df3 = df2.reset_index().sort_index('columns')#转换回来换成一个平面的dataframne
df3

分组计算

分组运算计算三步： 拆分->应用->合并

拆分：根据什么分组（按照键值（key）或者分组变量将数据分组。）

应用：每个分组进行什么样的运算（对于每组应用我们的函数，这一步非常灵活，可以是python自带函数，可以是我们自己编写的函数。
）

合并：把每个分组的运算合并起来（将函数计算后的结果聚合。）

核心：

1.不论分组键是数组、列表、字典、Series、函数，只要其与待分组变量的轴长度一致都可以传入groupby进行分组。

2.默认axis=0按行分组，可指定axis=1对列分组。

1. 对Series进行分组

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'key1': ['a', 'a', 'b', 'b', 'a'],'key2': ['one', 'two', 'one', 'two', 'one'],'data1': np.random.randint(1, 10, 5),'data2': np.random.randint(1, 10, 5)})
df

grouped = df['data1'].groupby(df['key1'])#用key1进行分组
grouped

实际上，在这一步，我们并没有进行任何计算仅仅是创建用key1分组后创建了一个groupby对象，我们后面函数的任何操作都是基于这个对象的。

grouped = df['data1'].groupby(df['key1']).mean()#用key1分组计算data1平均值
grouped

语法很简单，但是这里需要注意grouped的数据类型，它不再是一个数据框，而是一个groupby对象

df['data1'].groupby([df['key1'], df['key2']]).mean() #创建有多层索引的

2. 对DataFrame进行分组

#对dtaframe进行分组
df.groupby('key1').mean()
means = df.groupby(['key1', 'key2']).mean()['data1']
means

通过unstack方法进行结果重塑：

means.unstack()#生成的就是一个dataframe

对分组进行迭代

GroupBy对象支持迭代操作，会产生一个由分组变量名和数据块组成的二元元组：

for name, group in df.groupby('key1'):#支持python迭代器协议#name分组的名字，group是是分组的数据print (name)print (group)

list(df.groupby(['key1','key2']))#转化成list

3.通过字典进行分组

#通过字典分组
df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 10, (5, 5)), columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], index=['zrx', 'dbw', 'lemon', 'mg', 'hzg'])df

df.loc[ 1:3] = np.NaN  #弄掉其中两行数据
df

想按列进行聚合

我们根据实际情况，对列名建立字典，然后将此字典传入groupby，切记指定axis=1,因为我们是对列进行分组聚合：

mapping = {'a': 'apple', 'b': 'banana', 'c': 'candy', 'd': 'apple', 'e': 'banana'}#对列名建立字典，列名进行分组
grouped = df.groupby(mapping, axis=1) #然后将此字典传入groupby
grouped.sum()

grouped.size() #每个有几列

4.通过函数进行分组

df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 10, (5, 5)), columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], index=['zrx', 'dbw', 'lemon', 'mg', 'hzg'])

def _dummy_group(idx):print (idx)return (idx)#返回索引的值
df.groupby(_dummy_group)#按行分组，所以每一行索引不一样

def _dummy_group(idx):print (idx)return (len(idx))
df.groupby(_dummy_group).size()#分组的name的长度

5.根据索引级别分组

刚刚我们的数据索引只有一级，当数据有多级索引时，可以通过level指定我们想要分组的索引，注意要使用axis=1表示按列：

#多级索引进行分组
columns = pd.MultiIndex.from_arrays([['rx', 'rx', 'rx', 'bw', 'bw'],['t-shirt', 'skirt', 'dress', 'shoes', 'underwear']], names=['name', 'type'])
df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 10, (5,5)), columns=columns)
df

我们名字进行分组求和：

df.groupby(level='name', axis=1).sum()

ps：转自CSDN博主：zrx1236