pandas分组聚合(agg,transform,apply)，
pandas分组聚合(agg,transform,apply)，
目录
- 1. groupby分组
- 1.1 单列分组
- 1.2 多列分组
- 1.3 groupby的基本原理
- 2. groupby|agg聚合
- 2.1 对分组后所有数据进行聚合
- 2.2 对分组后的部分列进行聚合
- 2.3 agg聚合过程图解
- 3. groupby|transform
- 3.1 transform实现过程图解
- 4. groupby|apply
在日常的数据分析中，经常需要将数据根据某个（多个）字段划分为不同的群体（group）进行分析，如电商领域将全国的总销售额根据省份进行划分，分析各省销售额的变化情况，社交领域将用户根据画像（性别、年龄）进行细分，研究用户的使用情况和偏好等。在Pandas中，上述的数据处理操作主要运用groupby完成，这篇文章就介绍一下groupby的基本原理及对应的agg、transform和apply操作。
1. groupby分组
为了后续图解的方便，采用模拟生成的10个样本数据，代码和数据如下：
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.DataFrame({
"company": ["A", "B", "C", "A", "B", "C", "A", "B", "A", "A"],
"salary": [10000, 10000, 50000, 50000, 40000, 50000, 30000, 10000, 20000, 40000],
"age": [25, 30, 35, 40, 45, 20, 25, 30, 30, 35]
}
)
print('data = \n', data)
上面代码输出如下：
data =
company salary age
0 A 10000 25
1 B 10000 30
2 C 50000 35
3 A 50000 40
4 B 40000 45
5 C 50000 20
6 A 30000 25
7 B 10000 30
8 A 20000 30
9 A 40000 35
1.1 单列分组
group = data.groupby("company")
print('group = ', group)
print('list(group) = \n', list(group))
for index, data in group:
print('index = ', index)
print('data = \n', data)
上面代码输出如下：
group = <pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x0000000001DA85E0>
list(group) =
[('A', company salary age
0 A 10000 25
3 A 50000 40
6 A 30000 25
8 A 20000 30
9 A 40000 35), ('B', company salary age
1 B 10000 30
4 B 40000 45
7 B 10000 30), ('C', company salary age
2 C 50000 35
5 C 50000 20)]
index = A
data =
company salary age
0 A 10000 25
3 A 50000 40
6 A 30000 25
8 A 20000 30
9 A 40000 35
index = B
data =
company salary age
1 B 10000 30
4 B 40000 45
7 B 10000 30
index = C
data =
company salary age
2 C 50000 35
5 C 50000 20
1.2 多列分组
df_gb = data.groupby(['company', 'salary'])
for (index1, index2), data in df_gb:
print((index1, index2))
print('data = \n', data)
上面代码输出如下：
('A', 10000)
data =
company salary age
0 A 10000 25
('A', 20000)
data =
company salary age
8 A 20000 30
('A', 30000)
data =
company salary age
6 A 30000 25
('A', 40000)
data =
company salary age
9 A 40000 35
('A', 50000)
data =
company salary age
3 A 50000 40
('B', 10000)
data =
company salary age
1 B 10000 30
7 B 10000 30
('B', 40000)
data =
company salary age
4 B 40000 45
('C', 50000)
data =
company salary age
2 C 50000 35
5 C 50000 20
1.3 groupby的基本原理
在pandas中，实现分组操作的代码很简单，仅需一行代码，在这里，将上面的数据集按照company字段进行划分
group = data.groupby(“company”)
会得到一个DataFrameGroupBy对象，那这个生成的DataFrameGroupBy是啥呢？返回的结果是其内存地址，并不利于直观地理解，为了看看group内部究竟是什么，这里把group转换成list的形式来看。或者for循环迭代出来看。
<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x000002B7E2650240>
转换成列表的形式后，可以看到，列表由三个元组组成，每个元组中，第一个元素是组别（这里是按照company进行分组，所以最后分为了A,B,C），第二个元素的是对应组别下的DataFrame，整个过程可以图解如下：
总结来说，groupby的过程就是将原有的DataFrame按照groupby的字段（这里是company），划分为若干个分组DataFrame，被分为多少个组就有多少个分组DataFrame。所以说，在groupby之后的一系列操作（如agg、apply等），均是基于子DataFrame的操作。理解了这点，也就基本摸清了Pandas中groupby操作的主要原理。下面来讲讲groupby之后的常见操作。
2. groupby|agg聚合
聚合操作是groupby后非常常见的操作，会写SQL的朋友对此应该是非常熟悉了。聚合操作可以用来求和、均值、最大值、最小值等，下面的表格列出了Pandas中常见的聚合操作。
2.1 对分组后所有数据进行聚合
默认情况对分组之后其他列进行聚合
df_agg = data.groupby('company').agg(['min', 'mean', 'max'])
print(df_agg)
上面代码输出如下：
salary age
min mean max min mean max
company
A 10000 30000 50000 25 31.0 40
B 10000 20000 40000 30 35.0 45
C 50000 50000 50000 20 27.5 35
2.2 对分组后的部分列进行聚合
某些情况，只需要对部分数据进行不同的聚合操作，可以通过字典来构建
print(data.groupby('company').agg({'age': ['min', 'mean', 'max']}))
上面代码输出如下：
age
min mean max
company
A 25 31.0 40
B 30 35.0 45
C 20 27.5 35
age salary
print(data.groupby('company').agg({'age': ['min', 'mean', 'max'], 'salary': 'min'}))
上面代码输出如下：
age salary
min mean max min
company
A 25 31.0 40 10000
B 30 35.0 45 10000
C 20 27.5 35 50000
print(data.groupby('company').agg({'salary': 'median', 'age': 'mean'}))
上面代码输出如下：
salary age
company
A 30000 31.0
B 10000 35.0
C 50000 27.5
2.3 agg聚合过程图解
3. groupby|transform
transform是一种什么数据操作？和agg有什么区别呢？为了更好地理解transform和agg的不同，下面从实际的应用场景出发进行对比。
在上面的agg中，我们学会了如何求不同公司员工的平均薪水，如果现在需要在原数据集中新增一列avg_salary，代表员工所在的公司的平均薪水（相同公司的员工具有一样的平均薪水），该怎么实现呢？如果按照正常的步骤来计算，需要先求得不同公司的平均薪水，然后按照员工和公司的对应关系填充到对应的位置，不用transform的话，实现代码如下：
avg_salary_dict = data.groupby('company')['salary'].mean().to_dict()
data['avg_salary'] = data['company'].map(avg_salary_dict)
print('data = \n', data)
上面代码输出如下：
data =
company salary age avg_salary
0 A 10000 25 30000
1 B 10000 30 20000
2 C 50000 35 50000
3 A 50000 40 30000
4 B 40000 45 20000
5 C 50000 20 50000
6 A 30000 25 30000
7 B 10000 30 20000
8 A 20000 30 30000
9 A 40000 35 30000
如果使用transform的话，仅需要一行代码：
data['avg_salary'] = data.groupby('company')['salary'].transform('mean')
print('data = \n', data)
上面代码输出如下：
data =
company salary age avg_salary
0 A 10000 25 30000
1 B 10000 30 20000
2 C 50000 35 50000
3 A 50000 40 30000
4 B 40000 45 20000
5 C 50000 20 50000
6 A 30000 25 30000
7 B 10000 30 20000
8 A 20000 30 30000
9 A 40000 35 30000
3.1 transform实现过程图解
还是以图解的方式来看看进行groupby后transform的实现过程（为了更直观展示，图中加入了company列，实际按照上面的代码只有salary列）：
图中的大方框是transform和agg所不一样的地方，对agg而言，会计算得到A，B，C公司对应的均值并直接返回，但对transform而言，则会对每一条数据求得相应的结果，同一组内的样本会有相同的值，组内求完均值后会按照原索引的顺序返回结果，如果有不理解的可以拿这张图和agg那张对比一下。
4. groupby|apply
apply应该是大家的老朋友了，它相比agg和transform而言更加灵活，能够传入任意自定义的函数，实现复杂的数据操作。在Pandas数据处理三板斧——map、apply、applymap详解中，介绍了apply的使用，那在groupby后使用apply和之前所介绍的有什么区别呢？
区别是有的，但是整个实现原理是基本一致的。两者的区别在于，对于groupby后的apply，以分组后的子DataFrame作为参数传入指定函数的，基本操作单位是DataFrame，而之前介绍的apply的基本操作单位是Series。还是以一个案例来介绍groupby后的apply用法。
假设我现在需要获取各个公司年龄最大的员工的数据，该怎么实现呢？可以用以下代码实现：
def get_oldest_staff(x):
df = x.sort_values(by= 'age', ascending = True)
return df.iloc[-1, :]
oldest_staff = data.groupby('company', as_index = False).apply(get_oldest_staff)
print('oldest_staff = \n', oldest_staff)
上面代码输出如下：
oldest_staff =
company salary age
0 A 50000 40
1 B 40000 45
2 C 50000 35
流程图如下：
可以看到，此处的apply和上篇文章中所介绍的作用原理基本一致，只是传入函数的参数由Series变为了此处的分组DataFrame。
最后，关于apply的使用，这里有个小建议，虽然说apply拥有更大的灵活性，但apply的运行效率会比agg和transform更慢。所以，groupby之后能用agg和transform解决的问题还是优先使用这两个方法，实在解决不了了才考虑使用apply进行操作。
到此这篇关于pandas分组聚合(agg,transform,apply)的文章就介绍到这了,更多相关pandas分组聚合内容请搜索3672js教程以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持3672js教程！
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