?【Python】进阶学习：pandas–groupby()用法详解
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? 一、为什么需要groupby()？? 二、groupby()的基本用法? 三、聚合运算?️ 四、高级用法与技巧? 应用自定义函数? 数据转换? 过滤数据 ?️ 五、实际案例应用? 六、总结? 七、期待与你共同进步
? 欢迎来到Python进阶学习之旅！今天，我们将深入探讨pandas库中非常强大的groupby()函数。groupby()函数在数据分析和数据清洗中发挥着关键作用，能够帮助我们轻松地对数据进行分组、聚合和转换。
? 一、为什么需要groupby()？
在处理大量数据时，我们经常需要按照某个或多个特征对数据进行分组，以便更好地理解数据的结构和关系。例如，我们可能希望按照年份、地区或产品类别对数据进行分组，并对每个组进行聚合运算，如求和、平均值、最大值等。这时，groupby()函数就显得非常有用。
? 二、groupby()的基本用法
首先，我们需要导入pandas库，并创建一个示例数据集。然后，我们可以使用groupby()函数按照指定的列对数据进行分组。
import numpy as npimport pandas as pd# 创建一个简单的DataFramedata = { 'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'], 'C': np.random.randn(8), 'D': np.random.randn(8)}df = pd.DataFrame(data)# 使用groupby按列'A'进行分组grouped = df.groupby('A')# 打印分组后的GroupBy对象print(grouped)输出：
<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x000002B2C070B8E0>上述代码将按照列’A’的值对DataFrame进行分组，并返回一个GroupBy对象。我们可以进一步对这个对象进行聚合运算。
? 三、聚合运算
GroupBy对象提供了多种聚合函数，如sum()、mean()、max()等。我们可以使用这些函数对每个组进行聚合运算。
import numpy as npimport pandas as pd# 创建一个简单的DataFramedata = { 'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'], 'C': np.random.randn(8), 'D': np.random.randn(8)}df = pd.DataFrame(data)# 使用groupby按列'A'进行分组grouped = df.groupby('A')# 打印分组后的对象print(grouped)# 计算每个组的平均值mean_grouped = grouped.mean()print(mean_grouped)# 计算每个组的总和sum_grouped = grouped.sum()print(sum_grouped)输出：
C DA bar 0.658173 -0.225388foo 0.778100 -0.164148 C DA bar 1.97452 -0.676164foo 3.89050 -0.820740 除了内置的聚合函数外，我们还可以使用agg()函数应用自定义的聚合函数。例如，我们可以计算每个组的标准差：
import numpy as npimport pandas as pd# 创建一个简单的DataFramedata = { 'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'], 'C': np.random.randn(8), 'D': np.random.randn(8)}df = pd.DataFrame(data)# 使用groupby按列'A'进行分组grouped = df.groupby('A')# 打印分组后的对象print(grouped)# 计算每个组的标准差std_grouped = grouped.agg(np.std)print(std_grouped)输出：
<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x000002B2F480B880> C DA bar 0.101229 0.274698foo 0.996597 0.812362?️ 四、高级用法与技巧
除了基本的分组和聚合操作外，groupby()还提供了许多高级功能，如应用自定义函数、转换数据等。
? 应用自定义函数
我们可以使用apply()方法应用自定义函数到每个组。例如，我们可以定义一个函数来计算每个组的最大值和最小值之差：
import numpy as npimport pandas as pd# 创建一个简单的DataFramedata = { 'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'], 'C': np.random.randn(8), 'D': np.random.randn(8)}df = pd.DataFrame(data)# 使用groupby按列'A'进行分组grouped = df.groupby('A')# 打印分组后的对象print(grouped)# 定义一个自定义函数，计算每个组的最大值和最小值之差def range_diff(group): return group.max() - group.min()# 使用apply()应用自定义函数diff_grouped = grouped.apply(range_diff)print(diff_grouped)输出：
<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x000002ACBD83AA60> C DA bar 2.497695 1.086924foo 2.826518 2.063781? 数据转换
groupby()还提供了transform()方法，用于将聚合运算的结果广播到原始数据的每一行。这在数据转换中非常有用。
import numpy as npimport pandas as pd# 创建一个简单的DataFramedata = { 'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'], 'C': np.random.randn(8), 'D': np.random.randn(8)}df = pd.DataFrame(data)# 使用groupby按列'A'进行分组grouped = df.groupby('A')# 打印分组后的对象print(grouped)# 使用transform()方法将每个组的平均值广播到原始数据的每一行mean_transformed = grouped['C'].transform('mean')print(mean_transformed)# 将转换后的平均值添加到原始DataFrame中df['C_mean'] = mean_transformedprint(df)输出：
<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x00000188A56DA8E0>0 0.3448761 -1.3587602 0.3448763 -1.3587604 0.3448765 -1.3587606 0.3448767 0.344876Name: C, dtype: float64 A C D C_mean0 foo 0.783914 -1.027288 0.3448761 bar -2.072893 -0.972087 -1.3587602 foo 0.035637 -0.315908 0.3448763 bar -1.953068 0.409697 -1.3587604 foo 0.576048 -0.258289 0.3448765 bar -0.050318 -1.115734 -1.3587606 foo 0.093456 0.106227 0.3448767 foo 0.235322 1.365150 0.344876? 过滤数据
除了聚合和转换外，我们还可以使用filter()方法根据条件过滤出满足条件的组。
import numpy as npimport pandas as pd# 创建一个简单的DataFramedata = { 'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'], 'C': np.random.randn(8), 'D': np.random.randn(8)}df = pd.DataFrame(data)# 使用groupby按列'A'进行分组grouped = df.groupby('A')# 打印分组后的对象print(grouped)# 使用filter()方法过滤出满足条件的组（例如，组的大小大于3）filtered_groups = grouped.filter(lambda x: len(x) > 3)print(filtered_groups)输出：
<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x0000015ADE2FA940> A C D0 foo 1.967217 0.0059762 foo 0.950149 0.0981434 foo 0.568101 1.4615876 foo -1.905337 -1.1065917 foo -0.168686 0.692850?️ 五、实际案例应用
最后，让我们通过一个实际案例来演示如何应用groupby()函数进行数据分析和清洗。
假设我们有一个包含销售数据的DataFrame，其中包含日期、地区、产品名称、销售额等列。我们希望按地区和产品名称对数据进行分组，并计算每个组的总销售额。
import numpy as npimport pandas as pd# 创建一个包含销售数据的DataFramesales_data = { 'date': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=100), 'region': np.random.choice(['North', 'South', 'East', 'West'], size=100), 'product': np.random.choice(['Product A', 'Product B', 'Product C'], size=100), 'sales': np.random.rand(100) * 1000}df_sales = pd.DataFrame(sales_data)# 按地区和产品名称对数据进行分组，并计算总销售额grouped_sales = df_sales.groupby(['region', 'product'])['sales'].sum().reset_index()# 打印分组后的销售额print(grouped_sales)输出：
region product sales0 East Product A 2728.6794321 East Product B 1847.9667302 East Product C 4518.3567633 North Product A 5882.3745314 North Product B 5519.3641965 North Product C 4229.9538526 South Product A 5303.7844257 South Product B 2321.0806828 South Product C 4239.0021679 West Product A 1689.65051310 West Product B 4002.79086711 West Product C 4894.553548 在这个案例中，我们首先创建了一个包含销售数据的DataFrame。然后，我们使用groupby()函数按地区和产品名称对数据进行分组，并使用sum()函数计算每个组的总销售额。最后，我们使用reset_index()函数将结果转换为一个新的DataFrame，并打印出来。
? 六、总结
groupby()函数是pandas库中一个非常强大的工具，它允许我们按照一个或多个特征对数据进行分组，并对每个组进行聚合、转换和过滤操作。通过熟练掌握groupby()函数的用法，我们可以更高效地处理和分析大量数据，从而洞察数据的内在结构和关系。希望这篇博客能够帮助你更好地理解和应用groupby()函数！
? 七、期待与你共同进步
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