分组依据：拆分-应用-合并#

我们所说的“分组依据”是指涉及以下一个或多个步骤的过程：

根据某些标准将数据分成几组。
独立地将函数应用于每个组。
将结果组合成数据结构。

其中，分割步骤是最简单的。在应用步骤中，我们可能希望执行以下操作之一：

聚合：计算每个组的汇总统计量（或多个统计量）。一些例子：
- 计算组总和或平均值。
- 计算组大小/计数。
转换：执行一些特定于组的计算并返回类似索引的对象。一些例子：
- 标准化组内的数据 (zscore)。
- 使用从每个组派生的值填充组内的 NA。
过滤：根据计算结果为 True 或 False 的分组计算，丢弃一些组。一些例子：
- 丢弃属于只有少数成员的组的数据。
- 根据组总和或平均值过滤数据。

其中许多操作是在 GroupBy 对象上定义的。这些操作与聚合 API、窗口 API和重新采样 API的操作类似。

给定的操作可能不属于这些类别之一，或者是它们的某种组合。在这种情况下，可以使用 GroupBy 的apply方法来计算操作。此方法将检查应用步骤的结果，如果不属于上述三个类别中的任何一个，则尝试将它们合理地组合成单个结果。

笔记

使用内置 GroupBy 操作分为多个步骤的操作将比使用apply带有用户定义的 Python 函数的方法更有效。

对于那些使用过基于 SQL 的工具（或itertools）的人来说，GroupBy 这个名称应该非常熟悉，您可以在其中编写如下代码：

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2

我们的目标是让这样的操作自然且易于使用 pandas 来表达。我们将讨论 GroupBy 功能的每个领域，然后提供一些重要的示例/用例。

请参阅食谱了解一些高级策略。

将对象分成组#

分组的抽象定义是提供标签到组名称的映射。要创建 GroupBy 对象（稍后将详细介绍 GroupBy 对象），您可以执行以下操作：

In [1]: speeds = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: speeds
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

In [3]: grouped = speeds.groupby("class")

In [4]: grouped = speeds.groupby(["class", "order"])

可以通过多种不同的方式指定映射：

一个 Python 函数，将在每个索引标签上调用。
与索引长度相同的列表或 NumPy 数组。
一个 dict 或Series，提供映射。label -> group name
对于DataFrame对象，一个字符串，指示要用于分组的列名称或索引级别名称。
上述任何事物的列表。

我们将分组对象统称为键。例如，考虑以下情况DataFrame：

笔记

传递给的字符串groupby可以引用列或索引级别。如果一个字符串同时匹配列名和索引级别名称， ValueError则会引发 a 。

In [5]: df = pd.DataFrame(
   ...:     {
   ...:         "A": ["foo", "bar", "foo", "bar", "foo", "bar", "foo", "foo"],
   ...:         "B": ["one", "one", "two", "three", "two", "two", "one", "three"],
   ...:         "C": np.random.randn(8),
   ...:         "D": np.random.randn(8),
   ...:     }
   ...: )
   ...: 

In [6]: df
Out[6]: 
     A      B         C         D
0  foo    one  0.469112 -0.861849
1  bar    one -0.282863 -2.104569
2  foo    two -1.509059 -0.494929
3  bar  three -1.135632  1.071804
4  foo    two  1.212112  0.721555
5  bar    two -0.173215 -0.706771
6  foo    one  0.119209 -1.039575
7  foo  three -1.044236  0.271860

在 DataFrame 上，我们通过调用获取 GroupBy 对象groupby()。该方法返回一个pandas.api.typing.DataFrameGroupBy实例。我们自然可以按A或B列或两者进行分组：

In [7]: grouped = df.groupby("A")

In [8]: grouped = df.groupby("B")

In [9]: grouped = df.groupby(["A", "B"])

笔记

df.groupby('A')只是的语法糖df.groupby(df['A'])。

A如果我们在列和上也有一个 MultiIndex B，我们可以按除我们指定的列之外的所有列进行分组：

In [10]: df2 = df.set_index(["A", "B"])

In [11]: grouped = df2.groupby(level=df2.index.names.difference(["B"]))

In [12]: grouped.sum()
Out[12]: 
            C         D
A                      
bar -1.591710 -1.739537
foo -0.752861 -1.402938

上面的 GroupBy 将在其索引（行）上拆分 DataFrame。要按列分割，首先进行转置：

In [13]: def get_letter_type(letter):
   ....:     if letter.lower() in 'aeiou':
   ....:         return 'vowel'
   ....:     else:
   ....:         return 'consonant'
   ....: 

In [14]: grouped = df.T.groupby(get_letter_type)

pandasIndex对象支持重复值。如果在 groupby 操作中使用非唯一索引作为组键，则同一索引值的所有值将被视为在一组中，因此聚合函数的输出将仅包含唯一索引值：

In [15]: index = [1, 2, 3, 1, 2, 3]

In [16]: s = pd.Series([1, 2, 3, 10, 20, 30], index=index)

In [17]: s
Out[17]: 
1     1
2     2
3     3
1    10
2    20
3    30
dtype: int64

In [18]: grouped = s.groupby(level=0)

In [19]: grouped.first()
Out[19]: 
1    1
2    2
3    3
dtype: int64

In [20]: grouped.last()
Out[20]: 
1    10
2    20
3    30
dtype: int64

In [21]: grouped.sum()
Out[21]: 
1    11
2    22
3    33
dtype: int64

请注意，直到需要时才会发生拆分。创建 GroupBy 对象仅验证您是否传递了有效的映射。

笔记

许多种复杂的数据操作都可以用 GroupBy 操作来表达（尽管不能保证它是最有效的实现）。您可以利用标签映射功能发挥创意。

分组排序#

默认情况下，组键在groupby操作期间进行排序。然而，您可能会忽视sort=False潜在的加速。组键之间的顺序遵循sort=False原始数据帧中键的出现顺序：

In [22]: df2 = pd.DataFrame({"X": ["B", "B", "A", "A"], "Y": [1, 2, 3, 4]})

In [23]: df2.groupby(["X"]).sum()
Out[23]: 
   Y
X   
A  7
B  3

In [24]: df2.groupby(["X"], sort=False).sum()
Out[24]: 
   Y
X   
B  3
A  7

请注意，这将保留每组中观察结果groupby的排序顺序。例如，下面创建的组按照它们在原始文件中出现的顺序排列：groupby()DataFrame

In [25]: df3 = pd.DataFrame({"X": ["A", "B", "A", "B"], "Y": [1, 4, 3, 2]})

In [26]: df3.groupby("X").get_group("A")
Out[26]: 
   X  Y
0  A  1
2  A  3

In [27]: df3.groupby(["X"]).get_group(("B",))
Out[27]: 
   X  Y
1  B  4
3  B  2

分组依据 dropna #

默认情况下，NA在操作过程中值会从组键中排除groupby。但是，如果您想NA在组键中包含值，您可以通过传递dropna=False来实现它。

In [28]: df_list = [[1, 2, 3], [1, None, 4], [2, 1, 3], [1, 2, 2]]

In [29]: df_dropna = pd.DataFrame(df_list, columns=["a", "b", "c"])

In [30]: df_dropna
Out[30]: 
   a    b  c
0  1  2.0  3
1  1  NaN  4
2  2  1.0  3
3  1  2.0  2

# Default ``dropna`` is set to True, which will exclude NaNs in keys
In [31]: df_dropna.groupby(by=["b"], dropna=True).sum()
Out[31]: 
     a  c
b        
1.0  2  3
2.0  2  5

# In order to allow NaN in keys, set ``dropna`` to False
In [32]: df_dropna.groupby(by=["b"], dropna=False).sum()
Out[32]: 
     a  c
b        
1.0  2  3
2.0  2  5
NaN  1  4

参数的默认设置dropna是True这意味着NA不包含在组键中。

GroupBy 对象属性#

该groups属性是一个字典，其键是计算出的唯一组，对应的值是属于每个组的轴标签。在上面的例子中我们有：

In [33]: df.groupby("A").groups
Out[33]: {'bar': [1, 3, 5], 'foo': [0, 2, 4, 6, 7]}

In [34]: df.T.groupby(get_letter_type).groups
Out[34]: {'consonant': ['B', 'C', 'D'], 'vowel': ['A']}

对 GroupBy 对象调用标准 Pythonlen函数会返回组数，该数与groups字典的长度相同：

In [35]: grouped = df.groupby(["A", "B"])

In [36]: grouped.groups
Out[36]: {('bar', 'one'): [1], ('bar', 'three'): [3], ('bar', 'two'): [5], ('foo', 'one'): [0, 6], ('foo', 'three'): [7], ('foo', 'two'): [2, 4]}

In [37]: len(grouped)
Out[37]: 6

GroupBy将选项卡完整的列名称、GroupBy 操作和其他属性：

In [38]: n = 10

In [39]: weight = np.random.normal(166, 20, size=n)

In [40]: height = np.random.normal(60, 10, size=n)

In [41]: time = pd.date_range("1/1/2000", periods=n)

In [42]: gender = np.random.choice(["male", "female"], size=n)

In [43]: df = pd.DataFrame(
   ....:     {"height": height, "weight": weight, "gender": gender}, index=time
   ....: )
   ....: 

In [44]: df
Out[44]: 
               height      weight  gender
2000-01-01  42.849980  157.500553    male
2000-01-02  49.607315  177.340407    male
2000-01-03  56.293531  171.524640    male
2000-01-04  48.421077  144.251986  female
2000-01-05  46.556882  152.526206    male
2000-01-06  68.448851  168.272968  female
2000-01-07  70.757698  136.431469    male
2000-01-08  58.909500  176.499753  female
2000-01-09  76.435631  174.094104  female
2000-01-10  45.306120  177.540920    male

In [45]: gb = df.groupby("gender")

In [46]: gb.<TAB>  # noqa: E225, E999
gb.agg        gb.boxplot    gb.cummin     gb.describe   gb.filter     gb.get_group  gb.height     gb.last       gb.median     gb.ngroups    gb.plot       gb.rank       gb.std        gb.transform
gb.aggregate  gb.count      gb.cumprod    gb.dtype      gb.first      gb.groups     gb.hist       gb.max        gb.min        gb.nth        gb.prod       gb.resample   gb.sum        gb.var
gb.apply      gb.cummax     gb.cumsum     gb.fillna     gb.gender     gb.head       gb.indices    gb.mean       gb.name       gb.ohlc       gb.quantile   gb.size       gb.tail       gb.weight

具有多重索引的 GroupBy #

对于分层索引的数据，按层次结构的某一级别进行分组是很自然的。

让我们创建一个具有两级的 Series MultiIndex。

In [47]: arrays = [
   ....:     ["bar", "bar", "baz", "baz", "foo", "foo", "qux", "qux"],
   ....:     ["one", "two", "one", "two", "one", "two", "one", "two"],
   ....: ]
   ....: 

In [48]: index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=["first", "second"])

In [49]: s = pd.Series(np.random.randn(8), index=index)

In [50]: s
Out[50]: 
first  second
bar    one      -0.919854
       two      -0.042379
baz    one       1.247642
       two      -0.009920
foo    one       0.290213
       two       0.495767
qux    one       0.362949
       two       1.548106
dtype: float64

然后我们可以按中的一个级别进行分组s。

In [51]: grouped = s.groupby(level=0)

In [52]: grouped.sum()
Out[52]: 
first
bar   -0.962232
baz    1.237723
foo    0.785980
qux    1.911055
dtype: float64

如果 MultiIndex 指定了名称，则可以传递这些名称而不是级别编号：

In [53]: s.groupby(level="second").sum()
Out[53]: 
second
one    0.980950
two    1.991575
dtype: float64

支持多级别分组。

In [54]: arrays = [
   ....:     ["bar", "bar", "baz", "baz", "foo", "foo", "qux", "qux"],
   ....:     ["doo", "doo", "bee", "bee", "bop", "bop", "bop", "bop"],
   ....:     ["one", "two", "one", "two", "one", "two", "one", "two"],
   ....: ]
   ....: 

In [55]: index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=["first", "second", "third"])

In [56]: s = pd.Series(np.random.randn(8), index=index)

In [57]: s
Out[57]: 
first  second  third
bar    doo     one     -1.131345
               two     -0.089329
baz    bee     one      0.337863
               two     -0.945867
foo    bop     one     -0.932132
               two      1.956030
qux    bop     one      0.017587
               two     -0.016692
dtype: float64

In [58]: s.groupby(level=["first", "second"]).sum()
Out[58]: 
first  second
bar    doo      -1.220674
baz    bee      -0.608004
foo    bop       1.023898
qux    bop       0.000895
dtype: float64

索引级别名称可以作为键提供。

In [59]: s.groupby(["first", "second"]).sum()
Out[59]: 
first  second
bar    doo      -1.220674
baz    bee      -0.608004
foo    bop       1.023898
qux    bop       0.000895
dtype: float64

稍后将详细介绍sum函数和聚合。

使用索引级别和列对 DataFrame 进行分组#

DataFrame 可以按列和索引级别的组合进行分组。您可以指定列名称和索引名称，或使用Grouper.

让我们首先创建一个带有 MultiIndex 的 DataFrame：

In [60]: arrays = [
   ....:     ["bar", "bar", "baz", "baz", "foo", "foo", "qux", "qux"],
   ....:     ["one", "two", "one", "two", "one", "two", "one", "two"],
   ....: ]
   ....: 

In [61]: index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=["first", "second"])

In [62]: df = pd.DataFrame({"A": [1, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 3], "B": np.arange(8)}, index=index)

In [63]: df
Out[63]: 
              A  B
first second      
bar   one     1  0
      two     1  1
baz   one     1  2
      two     1  3
foo   one     2  4
      two     2  5
qux   one     3  6
      two     3  7

然后我们df按second索引级别和A列进行分组。

In [64]: df.groupby([pd.Grouper(level=1), "A"]).sum()
Out[64]: 
          B
second A   
one    1  2
       2  4
       3  6
two    1  4
       2  5
       3  7

索引级别也可以通过名称指定。

In [65]: df.groupby([pd.Grouper(level="second"), "A"]).sum()
Out[65]: 
          B
second A   
one    1  2
       2  4
       3  6
two    1  4
       2  5
       3  7

索引级别名称可以直接指定为的键groupby。

In [66]: df.groupby(["second", "A"]).sum()
Out[66]: 
          B
second A   
one    1  2
       2  4
       3  6
two    1  4
       2  5
       3  7

GroupBy 中的 DataFrame 列选择#

从 DataFrame 创建 GroupBy 对象后，您可能希望对每一列执行不同的操作。因此，通过以[]与从 DataFrame 获取列类似的方式使用 GroupBy 对象，您可以执行以下操作：

In [67]: df = pd.DataFrame(
   ....:     {
   ....:         "A": ["foo", "bar", "foo", "bar", "foo", "bar", "foo", "foo"],
   ....:         "B": ["one", "one", "two", "three", "two", "two", "one", "three"],
   ....:         "C": np.random.randn(8),
   ....:         "D": np.random.randn(8),
   ....:     }
   ....: )
   ....: 

In [68]: df
Out[68]: 
     A      B         C         D
0  foo    one -0.575247  1.346061
1  bar    one  0.254161  1.511763
2  foo    two -1.143704  1.627081
3  bar  three  0.215897 -0.990582
4  foo    two  1.193555 -0.441652
5  bar    two -0.077118  1.211526
6  foo    one -0.408530  0.268520
7  foo  three -0.862495  0.024580

In [69]: grouped = df.groupby(["A"])

In [70]: grouped_C = grouped["C"]

In [71]: grouped_D = grouped["D"]

这主要是替代方案的语法糖，它更加冗长：

In [72]: df["C"].groupby(df["A"])
Out[72]: <pandas.core.groupby.generic.SeriesGroupBy object at 0x7ff2cef1c730>

此外，此方法避免重新计算从传递的密钥派生的内部分组信息。

如果您想对其进行操作，还可以包含分组列。

In [73]: grouped[["A", "B"]].sum()
Out[73]: 
                   A                  B
A                                      
bar        barbarbar        onethreetwo
foo  foofoofoofoofoo  onetwotwoonethree

遍历组#

有了 GroupBy 对象，迭代分组数据就变得非常自然，其功能类似于itertools.groupby()：

In [74]: grouped = df.groupby('A')

In [75]: for name, group in grouped:
   ....:     print(name)
   ....:     print(group)
   ....: 
bar
     A      B         C         D
1  bar    one  0.254161  1.511763
3  bar  three  0.215897 -0.990582
5  bar    two -0.077118  1.211526
foo
     A      B         C         D
0  foo    one -0.575247  1.346061
2  foo    two -1.143704  1.627081
4  foo    two  1.193555 -0.441652
6  foo    one -0.408530  0.268520
7  foo  three -0.862495  0.024580

在按多个键分组的情况下，组名称将是一个元组：

In [76]: for name, group in df.groupby(['A', 'B']):
   ....:     print(name)
   ....:     print(group)
   ....: 
('bar', 'one')
     A    B         C         D
1  bar  one  0.254161  1.511763
('bar', 'three')
     A      B         C         D
3  bar  three  0.215897 -0.990582
('bar', 'two')
     A    B         C         D
5  bar  two -0.077118  1.211526
('foo', 'one')
     A    B         C         D
0  foo  one -0.575247  1.346061
6  foo  one -0.408530  0.268520
('foo', 'three')
     A      B         C        D
7  foo  three -0.862495  0.02458
('foo', 'two')
     A    B         C         D
2  foo  two -1.143704  1.627081
4  foo  two  1.193555 -0.441652

请参阅迭代组。

选择一个组#

可以使用以下方法选择单个组 DataFrameGroupBy.get_group()：

In [77]: grouped.get_group("bar")
Out[77]: 
     A      B         C         D
1  bar    one  0.254161  1.511763
3  bar  three  0.215897 -0.990582
5  bar    two -0.077118  1.211526

或者对于按多列分组的对象：

In [78]: df.groupby(["A", "B"]).get_group(("bar", "one"))
Out[78]: 
     A    B         C         D
1  bar  one  0.254161  1.511763

聚合#

聚合是一种 GroupBy 操作，可减少分组对象的维度。聚合的结果是（或至少被视为）组中每列的标量值。例如，生成一组值中每列的总和。

In [79]: animals = pd.DataFrame(
   ....:     {
   ....:         "kind": ["cat", "dog", "cat", "dog"],
   ....:         "height": [9.1, 6.0, 9.5, 34.0],
   ....:         "weight": [7.9, 7.5, 9.9, 198.0],
   ....:     }
   ....: )
   ....: 

In [80]: animals
Out[80]: 
  kind  height  weight
0  cat     9.1     7.9
1  dog     6.0     7.5
2  cat     9.5     9.9
3  dog    34.0   198.0

In [81]: animals.groupby("kind").sum()
Out[81]: 
      height  weight
kind                
cat     18.6    17.8
dog     40.0   205.5

结果中，组的键默认出现在索引中。可以通过传递将它们包含在列中as_index=False。

In [82]: animals.groupby("kind", as_index=False).sum()
Out[82]: 
  kind  height  weight
0  cat    18.6    17.8
1  dog    40.0   205.5

内置聚合方法#

许多常见的聚合作为方法内置于 GroupBy 对象中。在下面列出的方法中，那些带有 a 的方法*没有有效的、特定于 GroupBy 的实现。

方法	描述
`any()`	计算组中的任何值是否为真
`all()`	计算组中的所有值是否均为真值
`count()`	计算组中非 NA 值的数量
`cov()`*	计算组的协方差
`first()`	计算每组中第一个出现的值
`idxmax()`	计算每组中最大值的索引
`idxmin()`	计算每组中最小值的索引
`last()`	计算每组中最后出现的值
`max()`	计算每组中的最大值
`mean()`	计算每组的平均值
`median()`	计算每组的中位数
`min()`	计算每组中的最小值
`nunique()`	计算每组中唯一值的数量
`prod()`	计算每组中值的乘积
`quantile()`	计算每组中值的给定分位数
`sem()`	计算每组中值平均值的标准误差
`size()`	计算每组中的值的数量
`skew()`*	计算每组中值的偏差
`std()`	计算每组值的标准差
`sum()`	计算每组中的值的总和
`var()`	计算每组中值的方差

一些例子：

In [83]: df.groupby("A")[["C", "D"]].max()
Out[83]: 
            C         D
A                      
bar  0.254161  1.511763
foo  1.193555  1.627081

In [84]: df.groupby(["A", "B"]).mean()
Out[84]: 
                  C         D
A   B                        
bar one    0.254161  1.511763
    three  0.215897 -0.990582
    two   -0.077118  1.211526
foo one   -0.491888  0.807291
    three -0.862495  0.024580
    two    0.024925  0.592714

另一个聚合示例是计算每个组的大小。这作为方法包含在 GroupBy 中size。它返回一个系列，其索引由组名称组成，值是每个组的大小。

In [85]: grouped = df.groupby(["A", "B"])

In [86]: grouped.size()
Out[86]: 
A    B    
bar  one      1
     three    1
     two      1
foo  one      2
     three    1
     two      2
dtype: int64

虽然该DataFrameGroupBy.describe()方法本身不是一个缩减器，但它可以用来方便地生成有关每个组的汇总统计数据的集合。

In [87]: grouped.describe()
Out[87]: 
              C                      ...         D                    
          count      mean       std  ...       50%       75%       max
A   B                                ...                              
bar one     1.0  0.254161       NaN  ...  1.511763  1.511763  1.511763
    three   1.0  0.215897       NaN  ... -0.990582 -0.990582 -0.990582
    two     1.0 -0.077118       NaN  ...  1.211526  1.211526  1.211526
foo one     2.0 -0.491888  0.117887  ...  0.807291  1.076676  1.346061
    three   1.0 -0.862495       NaN  ...  0.024580  0.024580  0.024580
    two     2.0  0.024925  1.652692  ...  0.592714  1.109898  1.627081

[6 rows x 16 columns]

另一个聚合示例是计算每个组的唯一值的数量。这与该函数类似DataFrameGroupBy.value_counts()，只不过它只计算唯一值的数量。

In [88]: ll = [['foo', 1], ['foo', 2], ['foo', 2], ['bar', 1], ['bar', 1]]

In [89]: df4 = pd.DataFrame(ll, columns=["A", "B"])

In [90]: df4
Out[90]: 
     A  B
0  foo  1
1  foo  2
2  foo  2
3  bar  1
4  bar  1

In [91]: df4.groupby("A")["B"].nunique()
Out[91]: 
A
bar    1
foo    2
Name: B, dtype: int64

笔记

默认情况下，聚合函数不会将聚合的组返回为命名列as_index=True。分组的列将是返回对象的索引。

传递as_index=False 将返回您聚合为命名列的组，无论它们是输入中的命名索引还是列。

方法＃`aggregate()`

笔记

该aggregate()方法可以接受许多不同类型的输入。本节详细介绍了各种 GroupBy 方法的字符串别名的使用；其他输入将在以下各节中详细介绍。

pandas 实现的任何归约方法都可以作为字符串传递给 aggregate().鼓励用户使用简写 agg.它将像调用相应的方法一样运行。

In [92]: grouped = df.groupby("A")

In [93]: grouped[["C", "D"]].aggregate("sum")
Out[93]: 
            C         D
A                      
bar  0.392940  1.732707
foo -1.796421  2.824590

In [94]: grouped = df.groupby(["A", "B"])

In [95]: grouped.agg("sum")
Out[95]: 
                  C         D
A   B                        
bar one    0.254161  1.511763
    three  0.215897 -0.990582
    two   -0.077118  1.211526
foo one   -0.983776  1.614581
    three -0.862495  0.024580
    two    0.049851  1.185429

聚合的结果将以组名称作为新索引。如果有多个键，则结果默认为MultiIndex 。如上所述，可以使用以下选项更改此as_index设置：

In [96]: grouped = df.groupby(["A", "B"], as_index=False)

In [97]: grouped.agg("sum")
Out[97]: 
     A      B         C         D
0  bar    one  0.254161  1.511763
1  bar  three  0.215897 -0.990582
2  bar    two -0.077118  1.211526
3  foo    one -0.983776  1.614581
4  foo  three -0.862495  0.024580
5  foo    two  0.049851  1.185429

In [98]: df.groupby("A", as_index=False)[["C", "D"]].agg("sum")
Out[98]: 
     A         C         D
0  bar  0.392940  1.732707
1  foo -1.796421  2.824590

请注意，您可以使用DataFrame.reset_index()DataFrame 函数来获得与存储在 result 中的列名称相同的结果MultiIndex，尽管这会生成额外的副本。

In [99]: df.groupby(["A", "B"]).agg("sum").reset_index()
Out[99]: 
     A      B         C         D
0  bar    one  0.254161  1.511763
1  bar  three  0.215897 -0.990582
2  bar    two -0.077118  1.211526
3  foo    one -0.983776  1.614581
4  foo  three -0.862495  0.024580
5  foo    two  0.049851  1.185429

与用户定义函数的聚合#

用户还可以提供自己的用户定义函数 (UDF) 来进行自定义聚合。

警告

当与 UDF 聚合时，UDF 不应改变提供的Series.有关更多信息，请参阅使用用户定义函数 (UDF) 方法进行变异。

笔记

使用 UDF 聚合的性能通常低于在 GroupBy 上使用 pandas 内置方法的性能。考虑将复杂的操作分解为利用内置方法的操作链。

In [100]: animals
Out[100]: 
  kind  height  weight
0  cat     9.1     7.9
1  dog     6.0     7.5
2  cat     9.5     9.9
3  dog    34.0   198.0

In [101]: animals.groupby("kind")[["height"]].agg(lambda x: set(x))
Out[101]: 
           height
kind             
cat    {9.1, 9.5}
dog   {34.0, 6.0}

生成的数据类型将反映聚合函数的数据类型。如果不同组的结果具有不同的数据类型，则将以与DataFrame构建相同的方式确定公共数据类型。

In [102]: animals.groupby("kind")[["height"]].agg(lambda x: x.astype(int).sum())
Out[102]: 
      height
kind        
cat       18
dog       40

一次应用多个函数#

在 grouped 上Series，您可以将函数列表或字典传递给 SeriesGroupBy.agg()，输出 DataFrame：

In [103]: grouped = df.groupby("A")

In [104]: grouped["C"].agg(["sum", "mean", "std"])
Out[104]: 
          sum      mean       std
A                                
bar  0.392940  0.130980  0.181231
foo -1.796421 -0.359284  0.912265

在 grouped 上DataFrame，您可以传递一个函数列表来 DataFrameGroupBy.agg()聚合每列，这会生成具有分层列索引的聚合结果：

In [105]: grouped[["C", "D"]].agg(["sum", "mean", "std"])
Out[105]: 
            C                             D                    
          sum      mean       std       sum      mean       std
A                                                              
bar  0.392940  0.130980  0.181231  1.732707  0.5775

分组依据：拆分-应用-合并#

将对象分成组#

分组排序#

分组依据 dropna #

GroupBy 对象属性#

具有多重索引的 GroupBy #

使用索引级别和列对 DataFrame 进行分组#

GroupBy 中的 DataFrame 列选择#

遍历组#

选择一个组#

聚合#

内置聚合方法#

方法＃aggregate()​

与用户定义函数的聚合#

一次应用多个函数#

方法＃`aggregate()`