数据科学第 3 章： 9 累计与分组 groupby

wemallshop 发布于2019-07-31 11:19 / 1685人阅读

摘要：聚合后没有用函数，会返回一个用函数后会显示计算结果组合之后，切片，查看的和。可以设定计算方法对列进行了切片，如果的均值小于，则不显示二部的均值低于，所以结果中没有二部数据。

本节学习groupby

引用激励数据，连接数据库jili表（代码省略）
数字简单计算
本节内容前面是运用sum/mean等函数对数字简单计算

jili.mean() #求均值
jili.mean(axis = "columns") #求每行的均值
jili.sum()  #求和

groupby：切片计算

groupby的过程：
分割：把dataframe按指定的键分为若干组
应用：对每个组应用函数，通常为累计、转换或过滤
组合：将每组1的结果合并成一个输出数组。

jili.groupby("dep")  #聚合后没有用函数，会返回一个dataframe
jili.groupby("dep").sum()   #用函数后会显示计算结果

# 组合dep 之后，切片oldrate，查看group的和。这里是字符，所以显示了group的所有值
jili.groupby("dep")["group"].sum()

#组合dep 之后，切片oldrate，查看oldrate的和
jili.groupby("dep")["oldrate"].sum()

# 对每个可以计算的字段进行了描述性统计，中间有省略
# unstack是上一节索引中的内容，是把多重索引转换为行，具体可以看下面没有用unstack的对比。
jili.groupby("dep").describe().unstack()

#对groupby之后的结果，切片allbones字段，进行描述性统计
jili.groupby("dep")["allbones"].describe()

groupby：4 种计算方法 1、aggregate：在groupby之后聚合的值上计算

计算方法。如 sum，count，max，std

2、filter：在原来的每个值上做计算，但是在groupby之后做计算

切片 注意filter切片器中一定要有计算方法（summean之类的），否则会报错。

# aggregate可以设定计算方法
jili.groupby("dep").aggregate(["min","max"])

# filter对allbones列进行了切片，如果dep的allbones均值小于9000，则不显示. 
# 二部的均值低于9000，所以结果中没有二部数据。
jili.groupby("dep").filter(lambda x:x["allbones"].mean() >9000)

3、transform：在原来的每个值上做计算，但是在groupby之后做计算

转换，把原来的值换为计算后的值

jili.groupby("dep").transform(lambda x:x -x.mean()).head(3)  
# x -x.mean()是减取本列的均值

def fun(x):
    x["allbones"] = x["newbones"]-x["oldbones"]
    return x
jili.groupby("dep").apply(fun)

4、apply：

把计算的结果运用到原数据（看下图）

5、高级用法

#组合为两层
jili.groupby(["dep","group"]).mean()

#组合为两层后，只选allbones的值，然后再转换行列
jili.groupby(["dep","group"])["allbones"].sum().unstack()

以上就是groupby的用法，之前跟着视频学过，但看书的话更详细，下节是透视表，拜拜。

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