--- title: Python 数据分析三剑客之 Pandas（六）：GroupBy 数据分裂/应用/合并 tags: - Pandas - GroupBy - 数据分裂 - 数据合并 categories: - Python 数据分析 - Pandas thumbnail: https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/thumbnail/pandas.png avatar: https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/CDN-for-itrhx.com@2.1.9/images/trhx.png description: Python 数据分析三剑客之 Pandas（六）：GroupBy 数据分裂、应用与合并。 --- Pandas 系列文章： - [Python 数据分析三剑客之 Pandas（一）：认识 Pandas 及其 Series、DataFrame 对象](https://www.itrhx.com/2020/06/11/A79-Pandas-01/) - [Python 数据分析三剑客之 Pandas（二）：Index 索引对象以及各种索引操作](https://www.itrhx.com/2020/06/13/A80-Pandas-02/) - [Python 数据分析三剑客之 Pandas（三）：算术运算与缺失值的处理](https://www.itrhx.com/2020/06/14/A81-Pandas-03/) - [Python 数据分析三剑客之 Pandas（四）：函数应用、映射、排序和层级索引](https://www.itrhx.com/2020/06/15/A82-Pandas-04/) - [Python 数据分析三剑客之 Pandas（五）：统计计算与统计描述](https://www.itrhx.com/2020/06/16/A83-Pandas-05/) - [Python 数据分析三剑客之 Pandas（六）：GroupBy 数据分裂、应用与合并](https://www.itrhx.com/2020/06/17/A84-Pandas-06/) - [Python 数据分析三剑客之 Pandas（七）：合并数据集](https://www.itrhx.com/2020/06/21/A85-Pandas-07/) - [Python 数据分析三剑客之 Pandas（八）：数据重塑、重复数据处理与数据替换](https://www.itrhx.com/2020/06/22/A86-Pandas-08/) - [Python 数据分析三剑客之 Pandas（九）：时间序列](https://www.itrhx.com/2020/06/25/A87-Pandas-09/) - [Python 数据分析三剑客之 Pandas（十）：数据读写](https://www.itrhx.com/2020/06/26/A88-Pandas-10/) --- 专栏： 【[NumPy 专栏](https://www.itrhx.com/categories/Python-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90/NumPy/)】【[Pandas 专栏](https://www.itrhx.com/categories/Python-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90/Pandas/)】【[Matplotlib 专栏](https://www.itrhx.com/categories/Python-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90/Matplotlib/)】 推荐学习资料与网站： 【[NumPy 中文网](https://www.numpy.org.cn/)】【[Pandas 中文网](https://www.pypandas.cn/)】【[Matplotlib 中文网](https://www.matplotlib.org.cn/)】【[NumPy、Matplotlib、Pandas 速查表](https://github.com/TRHX/Python-quick-reference-table)】 --- ```yaml 这里是一段防爬虫文本，请读者忽略。 本文原创首发于 CSDN，作者 TRHX。 博客首页：https://itrhx.blog.csdn.net/ 本文链接：https://itrhx.blog.csdn.net/article/details/106804881 未经授权，禁止转载！恶意转载，后果自负！尊重原创，远离剽窃！ ``` --- ## 【01x00】GroupBy 机制 对数据集进行分组并对各组应用一个函数（无论是聚合还是转换），通常是数据分析工作中的重要环节。在将数据集加载、融合、准备好之后，通常就是计算分组统计或生成透视表。Pandas 提供了一个灵活高效的 GroupBy 功能，虽然“分组”（group by）这个名字是借用 SQL 数据库语言的命令，但其理念引用发明 R 语言 frame 的 Hadley Wickham 的观点可能更合适：分裂（Split）、应用（Apply）和组合（Combine）。 分组运算过程：Split —> Apply —> Combine - 分裂（Split）：根据某些标准将数据分组； - 应用（Apply）：对每个组独立应用一个函数； - 合并（Combine）：把每个分组的计算结果合并起来。 官方介绍：[https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/groupby.html](https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/groupby.html) ![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A84/01.png) ## 【02x00】GroupBy 对象 常见的 GroupBy 对象：Series.groupby、DataFrame.groupby，基本语法如下： ```python Series.groupby(self, by=None, axis=0, level=None, as_index: bool = True, sort: bool = True, group_keys: bool = True, squeeze: bool = False, observed: bool = False) → ’groupby_generic.SeriesGroupBy’ ``` ```python DataFrame.groupby(self, by=None, axis=0, level=None, as_index: bool = True, sort: bool = True, group_keys: bool = True, squeeze: bool = False, observed: bool = False) → ’groupby_generic.DataFrameGroupBy’ ``` 官方文档： - [https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Series.groupby.html](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Series.groupby.html) - [https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.groupby.html](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.groupby.html) 常用参数解释如下： | 参数 | 描述 | | ------ | ------ | | by | 映射、函数、标签或标签列表，用于确定分组依据的分组。如果 by 是函数，则会在对象索引的每个值上调用它。
如果传递了 dict 或 Series，则将使用 Series 或 dict 的值来确定组（将 Series 的值首先对齐；请参见.align() 方法）。
如果传递了 ndarray，则按原样使用这些值来确定组。标签或标签列表可以按自身中的列传递给分组。 注意，元组被解释为（单个）键 | | axis | 沿指定轴拆分，默认 `0`，`0` or `‘index’`，`1` or `‘columns’`，只有在 DataFrame 中才有 `1` or `'columns’` | | level | 如果轴是 MultiIndex（层次结构），则按特定层级进行分组，默认 None | | as_index | bool 类型，默认 True，对于聚合输出，返回以组标签为索引的对象。仅与 DataFrame 输入相关。
`as_index=False` 实际上是“SQL样式”分组输出 | | sort | bool 类型，默认 True，对组键排序。关闭此选项可获得更好的性能。注：这不影响每组的观察顺序。Groupby 保留每个组中行的顺序 | | group_keys | bool 类型，默认 True，调用 apply 方法时，是否将组键（keys）添加到索引（ index）以标识块 | | squeeze | bool 类型，默认 False，如果可能，减少返回类型的维度，否则返回一致的类型 | groupby() 进行分组，GroupBy 对象没有进行实际运算，只是包含分组的中间数据，示例如下： ```python >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> data = {'key1' : ['a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'a'], 'key2' : ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'], 'data1': np.random.randn(8), 'data2': np.random.randn(8)} >>> >>> obj = pd.DataFrame(data) >>> obj key1 key2 data1 data2 0 a one -0.804160 -0.868905 1 b one -0.086990 0.325741 2 a two 0.757992 0.541101 3 b three -0.281435 0.097841 4 a two 0.817757 -0.643699 5 b two -0.462760 -0.321196 6 a one -0.403699 0.602138 7 a three 0.883940 -0.850526 >>> >>> obj.groupby('key1') >>> >>> obj['data1'].groupby(obj['key1']) ``` ## 【03x00】GroupBy Split 数据分裂 ### 【03x01】分组运算 前面通过 `groupby()` 方法获得了一个 GroupBy 对象，它实际上还没有进行任何计算，只是含有一些有关分组键 `obj['key1']` 的中间数据而已。换句话说，该对象已经有了接下来对各分组执行运算所需的一切信息。例如，我们可以调用 GroupBy 的 `mean()` 方法来计算分组平均值，`size()` 方法返回每个分组的元素个数： ```python >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> data = {'key1' : ['a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'a'], 'key2' : ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'], 'data1': np.random.randn(8), 'data2': np.random.randn(8)} >>> >>> obj = pd.DataFrame(data) >>> obj key1 key2 data1 data2 0 a one -0.544099 -0.614079 1 b one 2.193712 0.101005 2 a two -0.004683 0.882770 3 b three 0.312858 1.732105 4 a two 0.011089 0.089587 5 b two 0.292165 1.327638 6 a one -1.433291 -0.238971 7 a three -0.004724 -2.117326 >>> >>> grouped1 = obj.groupby('key1') >>> grouped2 = obj['data1'].groupby(obj['key1']) >>> >>> grouped1.mean() data1 data2 key1 a -0.395142 -0.399604 b 0.932912 1.053583 >>> >>> grouped2.mean() key1 a -0.395142 b 0.932912 Name: data1, dtype: float64 >>> >>> grouped1.size() key1 a 5 b 3 dtype: int64 >>> >>> grouped2.size() key1 a 5 b 3 Name: data1, dtype: int64 ``` ### 【03x02】按类型按列分组 `groupby()` 方法 `axis` 参数默认是 0，通过设置也可以在其他任何轴上进行分组，也支持按照类型（dtype）进行分组： ```python >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> data = {'key1' : ['a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'a'], 'key2' : ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'], 'data1': np.random.randn(8), 'data2': np.random.randn(8)} >>> obj = pd.DataFrame(data) >>> obj key1 key2 data1 data2 0 a one -0.607009 1.948301 1 b one 0.150818 -0.025095 2 a two -2.086024 0.358164 3 b three 0.446061 1.708797 4 a two 0.745457 -0.980948 5 b two 0.981877 2.159327 6 a one 0.804480 -0.499661 7 a three 0.112884 0.004367 >>> >>> obj.dtypes key1 object key2 object data1 float64 data2 float64 dtype: object >>> >>> obj.groupby(obj.dtypes, axis=1).size() float64 2 object 2 dtype: int64 >>> >>> obj.groupby(obj.dtypes, axis=1).sum() float64 object 0 1.341291 aone 1 0.125723 bone 2 -1.727860 atwo 3 2.154858 bthree 4 -0.235491 atwo 5 3.141203 btwo 6 0.304819 aone 7 0.117251 athree ``` ### 【03x03】自定义分组 `groupby()` 方法中可以一次传入多个数组的列表，也可以自定义一组分组键。也可以通过一个字典、一个函数，或者按照索引层级进行分组。 传入多个数组的列表： ```python >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> data = {'key1' : ['a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'a'], 'key2' : ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'], 'data1': np.random.randn(8), 'data2': np.random.randn(8)} >>> obj = pd.DataFrame(data) >>> obj key1 key2 data1 data2 0 a one -0.841652 0.688055 1 b one 0.510042 -0.561171 2 a two -0.418862 -0.145983 3 b three -1.104698 0.563158 4 a two 0.329527 -0.893108 5 b two 0.753653 -0.342520 6 a one -0.882527 -1.121329 7 a three 1.726794 0.160244 >>> >>> means = obj['data1'].groupby([obj['key1'], obj['key2']]).mean() >>> means key1 key2 a one -0.862090 three 1.726794 two -0.044667 b one 0.510042 three -1.104698 two 0.753653 Name: data1, dtype: float64 >>> >>> means.unstack() key2 one three two key1 a -0.862090 1.726794 -0.044667 b 0.510042 -1.104698 0.753653 ``` 自定义分组键： ```python >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> obj = pd.DataFrame({'key1' : ['a', 'a', 'b', 'b', 'a'], 'key2' : ['one', 'two', 'one', 'two', 'one'], 'data1' : np.random.randn(5), 'data2' : np.random.randn(5)}) >>> obj key1 key2 data1 data2 0 a one -0.024003 0.350480 1 a two -0.767534 -0.100426 2 b one -0.594983 -1.945580 3 b two -0.374482 0.817592 4 a one 0.755452 -0.137759 >>> >>> states = np.array(['Wuhan', 'Beijing', 'Beijing', 'Wuhan', 'Wuhan']) >>> years = np.array([2005, 2005, 2006, 2005, 2006]) >>> >>> obj['data1'].groupby([states, years]).mean() Beijing 2005 -0.767534 2006 -0.594983 Wuhan 2005 -0.199242 2006 0.755452 Name: data1, dtype: float64 ``` #### 【03x03x01】字典分组 通过字典进行分组： ```python >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> obj = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 10, (5,5)), columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E']) >>> obj a b c d e A 1 4 7 1 9 B 8 2 4 7 8 C 9 8 2 5 1 D 2 4 2 8 3 E 7 5 7 2 3 >>> >>> obj_dict = {'a':'Python', 'b':'Python', 'c':'Java', 'd':'C++', 'e':'Java'} >>> obj.groupby(obj_dict, axis=1).size() C++ 1 Java 2 Python 2 dtype: int64 >>> >>> obj.groupby(obj_dict, axis=1).count() C++ Java Python A 1 2 2 B 1 2 2 C 1 2 2 D 1 2 2 E 1 2 2 >>> >>> obj.groupby(obj_dict, axis=1).sum() C++ Java Python A 1 16 5 B 7 12 10 C 5 3 17 D 8 5 6 E 2 10 12 ``` #### 【03x03x02】函数分组 通过函数进行分组： ```python >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> obj = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 10, (5,5)), columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], index=['AA', 'BBB', 'CC', 'D', 'EE']) >>> obj a b c d e AA 3 9 5 8 2 BBB 1 4 2 2 6 CC 9 2 4 7 6 D 2 5 5 7 1 EE 8 8 8 2 2 >>> >>> def group_key(idx): """ idx 为列索引或行索引 """ return len(idx) >>> obj.groupby(group_key).size() # 等价于 obj.groupby(len).size() 1 1 2 3 3 1 dtype: int64 ``` #### 【03x03x03】索引层级分组 通过不同索引层级进行分组： ```python >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> columns = pd.MultiIndex.from_arrays([['Python', 'Java', 'Python', 'Java', 'Python'], ['A', 'A', 'B', 'C', 'B']], names=['language', 'index']) >>> obj = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 10, (5, 5)), columns=columns) >>> obj language Python Java Python Java Python index A A B C B 0 7 1 9 8 5 1 4 5 4 5 6 2 4 3 1 9 5 3 6 6 3 8 1 4 7 9 2 8 2 >>> >>> obj.groupby(level='language', axis=1).sum() language Java Python 0 9 21 1 10 14 2 12 10 3 14 10 4 17 11 >>> >>> obj.groupby(level='index', axis=1).sum() index A B C 0 8 14 8 1 9 10 5 2 7 6 9 3 12 4 8 4 16 4 8 ``` ### 【03x04】分组迭代 GroupBy 对象支持迭代，对于单层分组，可以产生一组二元元组，由分组名和数据块组成： ```python >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> data = {'key1' : ['a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'a'], 'key2' : ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'], 'data1': np.random.randn(8), 'data2': np.random.randn(8)} >>> obj = pd.DataFrame(data) >>> obj key1 key2 data1 data2 0 a one -1.088762 0.668504 1 b one 0.275500 0.787844 2 a two -0.108417 -0.491296 3 b three 0.019524 -0.363390 4 a two 0.453612 0.796999 5 b two 1.982858 1.501877 6 a one 1.101132 -1.928362 7 a three 0.524775 -1.205842 >>> >>> for group_name, group_data in obj.groupby('key1'): print(group_name) print(group_data) a key1 key2 data1 data2 0 a one -1.088762 0.668504 2 a two -0.108417 -0.491296 4 a two 0.453612 0.796999 6 a one 1.101132 -1.928362 7 a three 0.524775 -1.205842 b key1 key2 data1 data2 1 b one 0.275500 0.787844 3 b three 0.019524 -0.363390 5 b two 1.982858 1.501877 ``` 对于多层分组，元组的第一个元素将会是由键值组成的元组，第二个元素为数据块： ```python >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> data = {'key1' : ['a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'a'], 'key2' : ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'], 'data1': np.random.randn(8), 'data2': np.random.randn(8)} >>> obj = pd.DataFrame(data) >>> obj key1 key2 data1 data2 0 a one -1.088762 0.668504 1 b one 0.275500 0.787844 2 a two -0.108417 -0.491296 3 b three 0.019524 -0.363390 4 a two 0.453612 0.796999 5 b two 1.982858 1.501877 6 a one 1.101132 -1.928362 7 a three 0.524775 -1.205842 >>> >>> for group_name, group_data in obj.groupby(['key1', 'key2']): print(group_name) print(group_data) ('a', 'one') key1 key2 data1 data2 0 a one -1.088762 0.668504 6 a one 1.101132 -1.928362 ('a', 'three') key1 key2 data1 data2 7 a three 0.524775 -1.205842 ('a', 'two') key1 key2 data1 data2 2 a two -0.108417 -0.491296 4 a two 0.453612 0.796999 ('b', 'one') key1 key2 data1 data2 1 b one 0.2755 0.787844 ('b', 'three') key1 key2 data1 data2 3 b three 0.019524 -0.36339 ('b', 'two') key1 key2 data1 data2 5 b two 1.982858 1.501877 ``` ### 【03x05】对象转换 GroupBy 对象支持转换成列表或字典： ```python >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> data = {'key1' : ['a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'a'], 'key2' : ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'], 'data1': np.random.randn(8), 'data2': np.random.randn(8)} >>> obj = pd.DataFrame(data) >>> obj key1 key2 data1 data2 0 a one -0.607009 1.948301 1 b one 0.150818 -0.025095 2 a two -2.086024 0.358164 3 b three 0.446061 1.708797 4 a two 0.745457 -0.980948 5 b two 0.981877 2.159327 6 a one 0.804480 -0.499661 7 a three 0.112884 0.004367 >>> >>> grouped = obj.groupby('key1') >>> list(grouped) [('a', key1 key2 data1 data2 0 a one -0.607009 1.948301 2 a two -2.086024 0.358164 4 a two 0.745457 -0.980948 6 a one 0.804480 -0.499661 7 a three 0.112884 0.004367), ('b', key1 key2 data1 data2 1 b one 0.150818 -0.025095 3 b three 0.446061 1.708797 5 b two 0.981877 2.159327)] >>> >>> dict(list(grouped)) {'a': key1 key2 data1 data2 0 a one -0.607009 1.948301 2 a two -2.086024 0.358164 4 a two 0.745457 -0.980948 6 a one 0.804480 -0.499661 7 a three 0.112884 0.004367, 'b': key1 key2 data1 data2 1 b one 0.150818 -0.025095 3 b three 0.446061 1.708797 5 b two 0.981877 2.159327} ``` ## 【04x00】GroupBy Apply 数据应用 聚合指的是任何能够从数组产生标量值的数据转换过程，常用于对分组后的数据进行计算 ### 【04x01】聚合函数 之前的例子已经用过一些内置的聚合函数，比如 mean、count、min 以及 sum 等。常见的聚合运算如下表所示： 官方文档：[https://pandas.pydata.org/docs/reference/groupby.html](https://pandas.pydata.org/docs/reference/groupby.html) | 方法 | 描述 | | ------ | ------ | | count | 非NA值的数量 | | describe | 针对Series或各DataFrame列计算汇总统计 | | min | 计算最小值 | | max | 计算最大值 | | argmin | 计算能够获取到最小值的索引位置（整数） | | argmax | 计算能够获取到最大值的索引位置（整数） | | idxmin | 计算能够获取到最小值的索引值 | | idxmax | 计算能够获取到最大值的索引值 | | quantile | 计算样本的分位数（0到1） | | sum | 值的总和 | | mean | 值的平均数 | | median | 值的算术中位数（50%分位数） | | mad | 根据平均值计算平均绝对离差 | | var | 样本值的方差 | | std | 样本值的标准差 | 应用示例： ```python >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> obj = {'key1' : ['a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'a'], 'key2' : ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'], 'data1': np.random.randint(1,10, 8), 'data2': np.random.randint(1,10, 8)} >>> obj = pd.DataFrame(obj) >>> obj key1 key2 data1 data2 0 a one 9 7 1 b one 5 9 2 a two 2 4 3 b three 3 4 4 a two 5 1 5 b two 5 9 6 a one 1 8 7 a three 2 4 >>> >>> obj.groupby('key1').sum() data1 data2 key1 a 19 24 b 13 22 >>> >>> obj.groupby('key1').max() key2 data1 data2 key1 a two 9 8 b two 5 9 >>> >>> obj.groupby('key1').min() key2 data1 data2 key1 a one 1 1 b one 3 4 >>> >>> obj.groupby('key1').mean() data1 data2 key1 a 3.800000 4.800000 b 4.333333 7.333333 >>> >>> obj.groupby('key1').size() key1 a 5 b 3 dtype: int64 >>> >>> obj.groupby('key1').count() key2 data1 data2 key1 a 5 5 5 b 3 3 3 >>> >>> obj.groupby('key1').describe() data1 ... data2 count mean std min 25% ... min 25% 50% 75% max key1 ... a 5.0 3.800000 3.271085 1.0 2.0 ... 1.0 4.0 4.0 7.0 8.0 b 3.0 4.333333 1.154701 3.0 4.0 ... 4.0 6.5 9.0 9.0 9.0 [2 rows x 16 columns] ``` ### 【04x02】自定义函数 如果自带的内置函数满足不了我们的要求，则可以自定义一个聚合函数，然后传入 `GroupBy.agg(func)` 或 `GroupBy.aggregate(func) ` 方法中即可。func 的参数为 groupby 索引对应的记录。 ```python >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> obj = {'key1' : ['a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'a'], 'key2' : ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'], 'data1': np.random.randint(1,10, 8), 'data2': np.random.randint(1,10, 8)} >>> obj = pd.DataFrame(obj) >>> obj key1 key2 data1 data2 0 a one 9 7 1 b one 5 9 2 a two 2 4 3 b three 3 4 4 a two 5 1 5 b two 5 9 6 a one 1 8 7 a three 2 4 >>> >>> def peak_range(df): return df.max() - df.min() >>> >>> obj.groupby('key1').agg(peak_range) data1 data2 key1 a 8 7 b 2 5 >>> >>> obj.groupby('key1').agg(lambda df : df.max() - df.min()) data1 data2 key1 a 8 7 b 2 5 ``` ### 【04x03】对不同列作用不同函数 使用字典可以对不同列作用不同的聚合函数： ```python >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> obj = {'key1' : ['a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'a'], 'key2' : ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'], 'data1': np.random.randint(1,10, 8), 'data2': np.random.randint(1,10, 8)} >>> obj = pd.DataFrame(obj) >>> obj key1 key2 data1 data2 0 a one 9 7 1 b one 5 9 2 a two 2 4 3 b three 3 4 4 a two 5 1 5 b two 5 9 6 a one 1 8 7 a three 2 4 >>> >>> dict1 = {'data1':'mean', 'data2':'sum'} >>> dict2 = {'data1':['mean','max'], 'data2':'sum'} >>> >>> obj.groupby('key1').agg(dict1) data1 data2 key1 a 3.800000 24 b 4.333333 22 >>> >>> obj.groupby('key1').agg(dict2) data1 data2 mean max sum key1 a 3.800000 9 24 b 4.333333 5 22 ``` ### 【04x04】GroupBy.apply() `apply()` 方法会将待处理的对象拆分成多个片段，然后对各片段调用传入的函数，最后尝试将各片段组合到一起。 ```python >>> import pandas as pd >>> obj = pd.DataFrame({'A':['bob','sos','bob','sos','bob','sos','bob','bob'], 'B':['one','one','two','three','two','two','one','three'], 'C':[3,1,4,1,5,9,2,6], 'D':[1,2,3,4,5,6,7,8]}) >>> obj A B C D 0 bob one 3 1 1 sos one 1 2 2 bob two 4 3 3 sos three 1 4 4 bob two 5 5 5 sos two 9 6 6 bob one 2 7 7 bob three 6 8 >>> >>> grouped = obj.groupby('A') >>> for name, group in grouped: print(name) print(group) bob A B C D 0 bob one 3 1 2 bob two 4 3 4 bob two 5 5 6 bob one 2 7 7 bob three 6 8 sos A B C D 1 sos one 1 2 3 sos three 1 4 5 sos two 9 6 >>> >>> grouped.apply(lambda x:x.describe()) # 对 bob 和 sos 两组数据使用 describe 方法 C D A bob count 5.000000 5.000000 mean 4.000000 4.800000 std 1.581139 2.863564 min 2.000000 1.000000 25% 3.000000 3.000000 50% 4.000000 5.000000 75% 5.000000 7.000000 max 6.000000 8.000000 sos count 3.000000 3.000000 mean 3.666667 4.000000 std 4.618802 2.000000 min 1.000000 2.000000 25% 1.000000 3.000000 50% 1.000000 4.000000 75% 5.000000 5.000000 max 9.000000 6.000000 >>> >>> grouped.apply(lambda x:x.min()) # # 对 bob 和 sos 两组数据使用 min 方法 A B C D A bob bob one 2 1 sos sos one 1 2 ``` --- ```yaml 这里是一段防爬虫文本，请读者忽略。 本文原创首发于 CSDN，作者 TRHX。 博客首页：https://itrhx.blog.csdn.net/ 本文链接：https://itrhx.blog.csdn.net/article/details/106804881 未经授权，禁止转载！恶意转载，后果自负！尊重原创，远离剽窃！ ``` ---