一、如何实现分组统计

groupby：先对数据分组，然后在每个分组上应用聚合函数、转换函数
通过三个实例来了解pandas是如何实现分组统计的
一、分组使用聚合函数做数据统计
二、遍历groupby的结果理解执行流程
三、实例分组探索天气数据

导入数据

import pandas as pd
import numpy as np
# 加上这一句，能在jupyter notebook展示matplot图表
#%matplotlib inline
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)})
df

二、分组使用聚合函数做数据统计

1、单个列groupby，查询所有数据列的统计

我们看到：

	groupby中的'A'变成了数据的索引列
	因为要统计sum，但B列不是数字，所以被自动忽略掉

df.groupby('A').sum()

2、多个列groupby，查询所有数据列的统计

我们看到：(‘A’,‘B’)成对变成了二级索引

df.groupby(['A','B']).mean()

3、同时查看多种数据统计

我们看到：列变成了多级索引

df.groupby('A').agg([np.sum, np.mean, np.std])

4、查看单列的结果数据统计

# 方法1：预过滤，性能更好
df.groupby('A')['C'].agg([np.sum, np.mean, np.std])

# 方法2
df.groupby('A').agg([np.sum, np.mean, np.std])['C']

5、不同列使用不同的聚合函数

df.groupby('A').agg({"C":np.sum, "D":np.mean})

三、遍历groupby的结果理解执行流程

for循环可以直接遍历每个group

1、遍历单个列聚合的分组

g = df.groupby('A')
for name,group in g:
    print(name)
    print(group)
    print()

1.1、可以获取单个分组的数据

g.get_group('bar')

2、遍历多个列聚合的分组

g = df.groupby(['A', 'B'])
for name,group in g:
    print(name)
    print(group)
    print()
#可以看到，name是一个2个元素的tuple，代表不同的列

g.get_group(('foo', 'one'))

四、实例分组探索天气数据

fpath = "./datas/beijing_tianqi_2018.csv"
df = pd.read_csv(fpath)
# 替换掉温度的后缀℃
df.loc[:, "bWendu"] = df["bWendu"].str.replace("℃", "").astype('int64')
df.loc[:, "yWendu"] = df["yWendu"].str.replace("℃", "").astype('int64')
df.head()

# 新增一列为月份
df['month'] = df['ymd'].str[:7]
df.head()

1、查看每个月的最高温度

data = df.groupby('month')['bWendu'].max()
data

type(data)

pandas.core.series.Series

2、查看每个月的最高温度、最低温度、平均空气质量指数
df.head()

group_data = df.groupby('month').agg({"bWendu":np.max, "yWendu":np.min, "aqi":np.mean})
group_data