利用Pandas将数据进行分组，并将各组进行聚合或自定义函数处理。

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导入模块

import pandas as pd

缩写

df表示Dataframe对象

分组

• df.groupby('col1')： 根据col1列将df全部列分组（默认：axis=0行）
• df['col2'].groupby('col1'): 根据col1列对df中col2列分组
  • =df['col2'].groupby(df['col1'])
  • =df.groupby('col1')[['col2']]
  • =df.groupby('col1')['col2']
• df.groupby(['col1','col2'])： 根据col1,col2列将df分组

• dict(list(df.groupby('col1'))): 将分组存为key为组名，value为group的字典
• for name,group in df.groupby('col1'): 遍历分组名+组
• for (n1,n2),group in df.groupby(['col1','col2'])： 遍历取层级分组名+组

• df.groupby(df.types, axis=1)： 根据数据类型对df列分组
• df.groupby(dict/list,axis=1):以字典或列表对df各列分组
  • dict中key为列名，value为分类标签，根据分类标签将列分类
• df.groupby(len)：计算df索引值的字符串长度，以长度值为分组及组名
• df.groupby([len,list]):混和使用，层次化索引（0层：len，1层，list）
• df.groupby(level='num',axis=1):层次化索引df中，以索引层名为num的列分组

• groupby(group_keys=False): 分组列不成为索引
  • =reset_index()

聚合

>>>grouped = df.groupby('col1')

• grouped.mean() :分组计算均值
  • grouped.agg('mean'):同上
• grouped.size():分组大小
• grouped.count():分组中非NA的数量
• grouped.median():分组中位数
• grouped.std():分组无偏标准差（分母n-1）
• grouped.var():分组无偏方差
• grouped.min():非NA最小值
• grouped.max():非NA最大值
• grouped.prod():非NA值的积
• grouped.first():第一个非NA值
• grouped.last():最后一个非NA值
• grouped('col2').quantile(0.5):以col2列的0.5分位数聚合

自定义函数

• grouped.agg(func):以自定义的func函数聚合
  • func 是以sereis为基础的操作
  • 默认聚合后的列名为func名
    • grouped.agg([(name,func)]):指定列名，不用func名
  • =grouped.aggregate(func)
• grouped[col].agg([func1,‘mean','std',...,funcn]): 对分组列col使用多个聚合函数
• grouped[col1,col2].agg([func1,funcn]): 分组后的多列使用多个聚合函数
• grouped.agg({col：func1，col2：func2})： 对col1列用func1聚合，col2列用func2聚合

分组级运算

本质：将一维数组简化为标量值的函数

• grouped.transform(func): 将聚合的标量值广播
• grouped.apply(func,param1,param2....): 对各个分组列使用func函数，param是func的参数
• groupby + pd.cut : 将数据分为等距区间分组
• groupby + pd.qcut： 将数据根据分位数区间分组

透视表与交叉表

• df.pivot_table() ： 透视表
  • rows：行索引
  • cols：列索引
  • margins：总计行列数据，默认平均值
  • fill_value:填补缺失值
• pd.crosstab(df.col1,df.col2) : 交叉表计算分组频率的特殊透视表