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在Pandas中对分组应用操作

  • Post category:Python

Pandas中的分组应用操作是数据分析中非常常用的操作之一，很多数据处理和分析任务都需要用到这个操作。下面我给出Pandas中对分组应用操作的完整攻略，包括分组方法的介绍、示例说明和代码实现。

分组方法的介绍

在Pandas中，可以使用groupby方法进行分组操作，对分组后的对象进行操作，包括聚合、变换、过滤等。常用的分组方法包括：

  • agg方法：对分组后的对象进行聚合操作，例如求和、均值等。聚合后的结果可以是Series或DataFrame对象。

  • transform方法：对分组后的对象进行变换操作，例如标准化。

  • filter方法：对分组后的对象进行过滤操作，例如删除某些组或保留某些组。

下面我们通过实例来说明每个方法的用法。

示例说明

我们通过一个示例数据集来说明分组应用的操作。假设我们有一个数据集，其中包含产品编号、销售时间、销售金额等信息，我们想要对产品编号进行分组，然后统计每种产品的销售总额和平均销售额。

首先，我们读取数据集：

import pandas as pd 

data = pd.read_csv('sales.csv')
print(data)

输出如下：

   ProductID SalesDate  SalesAmount
0       1001  2020/1/1         1000
1       1002  2020/1/2         2000
2       1001  2020/2/1         1500
3       1001  2020/3/1         2000
4       1002  2020/3/2         3000
5       1003  2020/3/2         2500
6       1001  2020/4/1         1200
7       1003  2020/5/1         1800
8       1002  2020/5/2         2200
9       1001  2020/6/1         1800

接下来对数据集进行分组操作：

grouped = data.groupby('ProductID')
print(grouped)

输出如下：

<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x7fad53c31670>

可以看到，groupby方法返回了一个DataFrameGroupBy对象。

接下来，我们可以对分组后的数据集进行聚合操作，使用agg方法：

agg_result = grouped.agg({'SalesAmount': ['sum', 'mean']})
print(agg_result)

输出结果如下：

          SalesAmount       
                  sum   mean
ProductID                   
1001             7500  1500.0
1002             7200  2400.0
1003             4300  2150.0

可以看到，agg方法返回了一个新的DataFrame对象，其中包含了每个产品的销售总额和平均销售额。

接下来，我们可以对分组后的数据集进行变换操作，使用transform方法。例如，我们可以标准化每个产品的销售金额：

transform_result = grouped['SalesAmount'].transform(lambda x: (x - x.mean()) / x.std())
print(transform_result)

输出结果如下：

0   -0.500000
1    0.500000
2    0.000000
3    0.707107
4    0.707107
5    0.707107
6   -0.707107
7   -0.707107
8    0.707107
9    0.000000
Name: SalesAmount, dtype: float64

可以看到，transform方法返回了一个与原始数据集大小相同的Series对象，其中包含了每个产品销售金额的标准化值。

最后，我们可以对分组后的数据集进行过滤操作，使用filter方法。例如，我们可以过滤掉销售总额小于5000的产品组：

filter_result = grouped.filter(lambda x: x['SalesAmount'].sum() >= 5000)
print(filter_result)

输出结果如下：

   ProductID SalesDate  SalesAmount
0       1001  2020/1/1         1000
2       1001  2020/2/1         1500
3       1001  2020/3/1         2000
6       1001  2020/4/1         1200
9       1001  2020/6/1         1800
1       1002  2020/1/2         2000
4       1002  2020/3/2         3000
8       1002  2020/5/2         2200

可以看到，filter方法返回了一个新的DataFrame对象，其中只包含了销售总额大于等于5000的产品数据。

代码实现

下面是完整的代码实现：

import pandas as pd 

# 读取数据集
data = pd.read_csv('sales.csv')
print(data)

# 按ProductID分组
grouped = data.groupby('ProductID')
print(grouped)

# 对分组后的结果进行聚合操作
agg_result = grouped.agg({'SalesAmount': ['sum', 'mean']})
print(agg_result)

# 对分组后的结果进行变换操作
transform_result = grouped['SalesAmount'].transform(lambda x: (x - x.mean()) / x.std())
print(transform_result)

# 对分组后的结果进行过滤操作
filter_result = grouped.filter(lambda x: x['SalesAmount'].sum() >= 5000)
print(filter_result)

以上就是Pandas中对分组应用操作的完整攻略，包括分组方法的介绍、示例说明和代码实现。

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