Pandas分组函数：groupby、pivot_table及crosstab

1. 起因 #

利用python的pandas库进行数据分组分析十分便捷，其中应用最多的方法包括：groupby、pivot_table及crosstab，以下分别进行介绍。

2. 详解 #

首先构造数据

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

2.1 group函数 #

分组groupby Pandas中最为常用和有效的分组函数。

1）按列分组

注意以下使用groupby()函数生成的group1是一个中间分组变量，为GroupBy类型。

group1 = df.groupby('key1')  

group2 = df.groupby(['key1','key2'])  

使用推导式[x for x in group1]可显示分组内容。

[x for x in group1]

[('a',       data1     data2 key1 key2
  0  1.830651  0.407903    a  one
  1 -0.973132 -0.056084    a  two
  4 -1.069184  0.043338    a  one), ('b',       data1     data2 key1 key2
  2 -0.477718 -1.488174    b  one
  3 -0.227680 -0.825671    b  two)]

在分组group1、group2上可以应用size()、sum()、count()等统计函数，能分别统计分组数量、不同列的分组和、不同列的分组数量。

group1.size()  

key1
a    3
b    2
dtype: int64

group1.sum() 

对于分组的某一列或者多个列，应用agg(func)可以对分组后的数据应用func函数。例如：用group1[‘data1’].agg(‘mean’)对分组后的’data1’列求均值。当然也可以推广到同时作用于多个列和使用多个函数上。

group1['data1'].agg(['mean','sum'])  

2.2 透视表pivot_table #

pivot_table可以产生类似于excel数据透视表的结果，相当的直观。其中参数index指定“行”键，columns指定“列”键。

pd.pivot_table(df, index = 'key1', columns= 'key2')

2.3 交叉表crosstab #

交叉表crosstab 可以按照指定的行和列统计分组频数，用起来非常方便；当然同样的功能也可采用groupby实现。

pd.crosstab(df.key1,df.key2, margins=True)

3. 总结 #

最近在学习《利用Python进行数据分析》，会把遇到的问题和学习到的知识写出来，希望不要弃坑。

最后一次修改于 2018-11-24