groupby的函数定义:

DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, **kwargs)

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所见 1 :日常用法

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Gender' : ['男', '女', '男', '男', '男', '男', '女', '女', '女'],
          'name' : ['周杰伦', '蔡依林', '林俊杰', '周杰伦', '林俊杰', '周杰伦', '田馥甄', '蔡依林', '田馥甄'],
          'income' : [4.5, 2.9, 3.8, 3.7, 4.0, 4.1, 1.9, 4.1, 3.2],
         'expenditure' : [1.5, 1.9, 2.8, 1.7, 4.1, 2.5, 1.1, 3.4, 1.2]
         })
#根据其中一列分组
df_expenditure_mean = df.groupby(['Gender']).mean()

#根据其中两列分组
df_expenditure_mean = df.groupby(['Gender', 'name']).mean()

#只对其中一列求均值
df_expenditure_mean = df.groupby(['Gender', 'name'])['income'].mean()

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所见 2 :解决groupby.sum() 后层级索引levels上移的问题

上图中的输出二,虽然是 DataFrame 的格式,但是若需要与其他表匹配的时候,这个格式就有些麻烦了。匹配数据时,我们需要的数据格式是:列名都在第一行,数据行中也不能有 Gender 列这样的合并单元格。因此,我们需要做一些调整,将 as_index 改为 False ,默认是 Ture 。

#不以组标签为索引,通过 as_index 来实现
df_expenditure_mean = df.groupby(['Gender', 'name'], as_index=False).mean()

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所见 3 :解决groupby.apply() 后层级索引levels上移的问题

在所见 2 中我们知道,使用参数 as_index 就可使 groupby 的结果不以组标签为索引,但是后来在使用 groupby.apply() 时发现,as_index 参数失去了效果。如下例所示:

# 使用了 as_index=False,但是从输出结果中可见没起到作用
df_apply = df.groupby(['Gender', 'name'], as_index=False).apply(lambda x: sum(x['income']-x['expenditure'])/sum(x['income']))
df_apply = pd.DataFrame(df_apply,columns=['存钱占比'])#转化成dataframe格式

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解决办法: 加一句df_apply_index = df_apply.reset_index()

# 加一句df_apply_index = df_apply.reset_index()
df_apply = df.groupby(['Gender', 'name'], as_index=False).apply(lambda x: sum(x['income']-x['expenditure'])/sum(x['income']))
df_apply = pd.DataFrame(df_apply,columns=['存钱占比'])#转化成dataframe格式
df_apply_index = df_apply.reset_index()

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所见 4 :groupby函数的分组结果保存成DataFrame

所见 1 中的输出三,明显是 Series ,我们需要将其转化为 DataFrame 格式的数据。

#只对其中一列求均值,并转化为 DataFrame
df_expenditure_mean = df.groupby(['Gender', 'name'], as_index=False)['income'].mean()
df_expenditure_mean = pd.DataFrame(df_expenditure_mean)#转化成dataframe格式
df_expenditure_mean.rename(columns={'income':'收入均值'}, inplace = True)

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ps:
另一种特征拼接:(reset_index 把series变成了dataframe)

df_groupby=df.groupby(by='kh')
print((df_groupby))
df_lastbuytime=df_groupby['dtime'].max().reset_index()
df_firstbuytime=df_groupby['dtime'].min().reset_index()
print((df_lastbuytime))

df_lastbuytime['last_time']=pd.to_datetime('2018-01-03 21:27:28.686000')
df_lastbuytime['T']=df_lastbuytime['last_time']-df_firstbuytime['dtime']
df_lastbuytime['R']=df_lastbuytime['dtime']-df_firstbuytime['dtime']
df_F=df_groupby['djh'].nunique().reset_index().rename(columns={'djh':'F'})
#df_lastbuytime['F']=df_lastbuytime['R_month'].apply(lambda x:x/np.timedelta64(30,'D'))
#df_lastbuytime.to_csv("bg.csv")
#print(df_lastbuytime.head(5))
df_lastbuytime['F']=df_F['F']-1
df_lastbuytime['T']=df_lastbuytime['T'].apply(lambda x:x/np.timedelta64(7,'D'))
df_lastbuytime['R']=df_lastbuytime['R'].apply(lambda x:x/np.timedelta64(7,'D'))
df_lastbuytime=df_lastbuytime[['kh','T','R','F']]
print(df_lastbuytime.head(5))
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