Pandas进阶笔记 （一） Groupby 重难点总结（pandas介绍）

如果Pandas只是能把一些数据变成 dataframe 这样优美的格式，那么Pandas绝不会成为叱咤风云的数据分析中心组件。因为在数据分析过程中，描述数据是通过一些列的统计指标实现的，分析结果也需要由具体的分组行为，对各组横向纵向对比。

GroupBy 就是这样的一个有力武器。事实上，SQL语言在Pandas出现的几十年前就成为了高级数据分析人员的标准工具，很大一部分原因正是因为它有标准的SELECT xx FROM xx WHERE condition GROUP BY xx HAVING condition 范式。

感谢 Wes Mckinney及其团队，除了SQL之外，我们多了一个更灵活、适应性更强的工具，而非困在SQL Shell或Python里步履沉重。

【示例】将一段SQL语句用Pandas表达

SQL

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)

FROM SomeTable

WHERE Condition 1

GROUP BY Column1, Column2

HAVING Condition2

Pandas

df [Condition1].groupby([Column1, Column2], as_index=False).agg({Column3: "mean", Column4: "sum"}).filter(Condition2)

Group By: split - apply - combine

GroupBy可以分解为三个步骤：

Splitting: 把数据按主键划分为很多个小组

Applying: 对每个小组独立地使用函数

Combining: 把所得到的结果组合

那么，这一套行云流水的动作是如何完成的呢？

Splitting 由 groupby 实现

Applying 由 agg、apply、transform、filter实现具体的操作

Combining 由 concat 等实现

其中，在apply这一步，通常由以下四类操作：

Aggregation:做一些统计性的计算

Apply：做一些数据转换

Transformation:做一些数据处理方面的变换

Filtration:做一些组级别的过滤

注意，这里讨论的apply,agg,transform,filter方法都是限制在 pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy里面，不能跟 pandas.core.groupby.DataFrame混淆。

先导入需要用到的模块

import numpy as np

import pandas as pd

import sys, traceback

from itertools import chain

Part 1: Groupby 详解

df_0 = pd.DataFrame({'A': list(chain(*[['foo', 'bar']*4])),

'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],

'C': np.random.randn(8),

'D': np.random.randn(8)})

df_0

A

B

C

D

0

foo

one

1.145852

0.210586

1

bar

one

-1.343518

-2.064735

2

foo

two

0.544624

1.125505

3

bar

three

1.090288

-0.296160

4

foo

two

-1.854274

1.348597

5

bar

two

-0.246072

-0.598949

6

foo

one

0.348484

0.429300

7

bar

three

1.477379

0.917027

Talk 1：创建一个Groupby对象时应注意的问题

Good Practice

df_01 = df_0.copy()

df_01.groupby(["A", "B"], as_index=False, sort=False).agg({"C": "sum", "D": "mean"})

A

B

C

D

0

foo

one

1.494336

0.319943

1

bar

one

-1.343518

-2.064735

2

foo

two

-1.309649

1.237051

3

bar

three

2.567667

0.310433

4

bar

two

-0.246072

-0.598949

Poor Practice

df_02 = df_0.copy()

df_02.groupby(["A", "B"]).agg({"C": "sum", "D": "mean"}).reset_index()

A

B

C

D

0

bar

one

-1.343518

-2.064735

1

bar

three

2.567667

0.310433

2

bar

two

-0.246072

-0.598949

3

foo

one

1.494336

0.319943

4

foo

two

-1.309649

1.237051

直接使用 as_index=False 参数是一个好的习惯，因为如果dataframe非常巨大（比如达到GB以上规模）时，先生成一个Groupby对象，然后再调用reset_index()会有额外的时间消耗。

在任何涉及数据的操作中，排序都是非常"奢侈的"。如果只是单纯的分组，不关心顺序，在创建Groupby对象的时候应当关闭排序功能，因为这个功能默认是开启的。尤其当你在较大的大数据集上作业时更当注意这个问题。

值得注意的是：groupby会按照数据在原始数据框内的顺序安排它们在每个新组内的顺序。这与是否指定排序无关。

如果要得到一个多层索引的数据框，使用默认的as_index=True即可，例如下面的例子：

df_03 = df_0.copy()

df_03.groupby(["A", "B"]).agg({"C": "sum", "D": "mean"})

C

D

A

B

bar

one

-1.343518

-2.064735

three

2.567667

0.310433

two

-0.246072

-0.598949

foo

one

1.494336

0.319943

two

-1.309649

1.237051

注意，as_index仅当做aggregation操作时有效，如果是其他操作，例如transform，指定这个参数是无效的

df_04 = df_0.copy()

df_04.groupby(["A", "B"], as_index=True).transform(lambda x: x * x)

C

D

0

1.312976

0.044347

1

1.805040

4.263130

2

0.296616

1.266761

3

1.188727

0.087711

4

3.438331

1.818714

5

0.060552

0.358740

6

0.121441

0.184298

7

2.182650

0.840938

可以看到，我们得到了一个和df_0一样长度的新dataframe，同时我们还希望A,B能成为索引，但这并没有生效。

Talk 2：使用 pd.Grouper

pd.Grouper 比 groupby更强大、更灵活，它不仅支持普通的分组，还支持按照时间进行升采样或降采样分组

df_1 = pd.read_excel("dataset\sample-salesv3.xlsx")

df_1["date"] = pd.to_datetime(df_1["date"])

df_1.head()

account number

name

sku

quantity

unit price

ext price

date

0

740150

Barton LLC

B1-20000

39

86.69

3380.91

2014-01-01 07:21:51

1

714466

Trantow-Barrows

S2-77896

-1

63.16

-63.16

2014-01-01 10:00:47

2

218895

Kulas Inc

B1-69924

23

90.70

2086.10

2014-01-01 13:24:58

3

307599

Kassulke, Ondricka and Metz

S1-65481

41

21.05

863.05

2014-01-01 15:05:22

4

412290

Jerde-Hilpert

S2-34077

6

83.21

499.26

2014-01-01 23:26:55

【例子】计算每个月的ext price总和

df_1.set_index("date").resample("M")["ext price"].sum()

date

2014-01-31 185361.66

2014-02-28 146211.62

2014-03-31 203921.38

2014-04-30 174574.11

2014-05-31 165418.55

2014-06-30 174089.33

2014-07-31 191662.11

2014-08-31 153778.59

2014-09-30 168443.17

2014-10-31 171495.32

2014-11-30 119961.22

2014-12-31 163867.26

Freq: M, Name: ext price, dtype: float64

df_1.groupby(pd.Grouper(key="date", freq="M"))["ext price"].sum()

date

2014-01-31 185361.66

2014-02-28 146211.62

2014-03-31 203921.38

2014-04-30 174574.11

2014-05-31 165418.55

2014-06-30 174089.33

2014-07-31 191662.11

2014-08-31 153778.59

2014-09-30 168443.17

2014-10-31 171495.32

2014-11-30 119961.22

2014-12-31 163867.26

Freq: M, Name: ext price, dtype: float64

两种写法都得到了相同的结果，并且看上去第二种写法似乎有点儿难以理解。再看一个例子

【例子】计算每个客户每个月的ext price总和

df_1.set_index("date").groupby("name")["ext price"].resample("M").sum().head(20)

name date

Barton LLC 2014-01-31 6177.57

2014-02-28 12218.03

2014-03-31 3513.53

2014-04-30 11474.20

2014-05-31 10220.17

2014-06-30 10463.73

2014-07-31 6750.48

2014-08-31 17541.46

2014-09-30 14053.61

2014-10-31 9351.68

2014-11-30 4901.14

2014-12-31 2772.90

Cronin, Oberbrunner and Spencer 2014-01-31 1141.75

2014-02-28 13976.26

2014-03-31 11691.62

2014-04-30 3685.44

2014-05-31 6760.11

2014-06-30 5379.67

2014-07-31 6020.30

2014-08-31 5399.58

Name: ext price, dtype: float64

df_1.groupby(["name", pd.Grouper(key="date",freq="M")])["ext price"].sum().head(20)

name date

Barton LLC 2014-01-31 6177.57

2014-02-28 12218.03

2014-03-31 3513.53

2014-04-30 11474.20

2014-05-31 10220.17

2014-06-30 10463.73

2014-07-31 6750.48

2014-08-31 17541.46

2014-09-30 14053.61

2014-10-31 9351.68

2014-11-30 4901.14

2014-12-31 2772.90

Cronin, Oberbrunner and Spencer 2014-01-31 1141.75

2014-02-28 13976.26

2014-03-31 11691.62

2014-04-30 3685.44

2014-05-31 6760.11

2014-06-30 5379.67

2014-07-31 6020.30

2014-08-31 5399.58

Name: ext price, dtype: float64

这次，第二种写法远比第一种写法清爽、便于理解。这种按照特定字段和时间采样的混合分组，请优先考虑用pd.Grouper

Talk 3: 如何访问组

如果只是做完拆分动作，没有做后续的apply，得到的是一个

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