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数据分析 — Pandas 分组聚合

9月前 作者：永远十八的小仙女~ 分类：Toy博客 阅读(41) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了数据分析 — Pandas 分组聚合。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、函数应用和映射

1、apply

pandas.apply() 是 Pandas 库中的一个函数，用于在 DataFrame 或 Series 上应用自定义函数。这个函数可以沿着指定的轴（行或列）逐行或逐列地应用函数，从而实现对数据的定制化操作。

参数：

  • func（必需）：这是要应用的函数，可以是一个 Python 函数、lambda 函数或可调用对象。这个函数将应用于 Series 或 DataFrame 的每个元素或行/列，具体取决于 axis 参数的设置。

  • axis（可选）：指定函数应用的轴方向。有两个选项：

    • axis=0（默认值）：将函数应用于每一列，即按列方向操作。

    • axis=1：将函数应用于每一行，即按行方向操作。

  • raw（可选）：一个布尔值，用于控制是否将数据以 NumPy 数组的形式传递给函数。有两个选项：

    • raw=False（默认值）：表示将数据以 Series 或 DataFrame 的形式传递给函数。
    • raw=True：表示数据以 NumPy 数组形式传递给函数，这在某些情况下可能提高性能。

  • result_type（可选）：指定函数的返回类型。有两个选项：

    • expand（默认值）：如果函数返回的是 Series，则将其扩展为 DataFrame。
    • reduce：如果函数返回的是标量（如一个数字），则返回一个标量；如果返回的是 Series，则返回一个 Series。

  • args（可选）：一个元组，包含传递给函数的额外参数。这可以用来向函数传递额外的参数。

  • **kwds（可选）：关键字参数，用于传递给函数的额外关键字参数。

import pandas as pd  # 导入 Pandas 库并使用别名 pd
# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
print("原df\n", df)
# 原df
#     A   B
# 0  1  10
# 1  2  20
# 2  3  30
# 3  4  40
# 4  5  50

# 使用 lambda 函数将每个元素加倍
df['A2'] = df['A'].apply(lambda x: x * 2)
print("A列2倍处理后的df\n", df)
# A列2倍处理后的df
#     A   B  A2
# 0  1  10   2
# 1  2  20   4
# 2  3  30   6
# 3  4  40   8
# 4  5  50  10

# 增加新列 Row_Sum，值为A列和B列对应位置相加的结果
def row_sum(row):
    return row['A'] + row['B']
df['Row_Sum'] = df.apply(row_sum, axis=1)
print("增加AB两列和后的df\n", df)
# 增加AB两列和后的df
#     A   B  A2  Row_Sum
# 0  1  10   2       11
# 1  2  20   4       22
# 2  3  30   6       33
# 3  4  40   8       44
# 4  5  50  10       55

2、map

pandas.map() 是 Pandas 库中的一个方法，主要用于对 Series 中的每个元素应用一个函数或一个字典，将每个元素映射到另一个值上。它可以用于进行元素级的转换，从而创建新的 Series。

参数：

  • arg（必需）：这是映射函数、字典或其它可映射对象，用于将 Series 中的元素映射到新的值。可以是以下几种类型：
    • 一个函数：将应用于 Series 中的每个元素，函数的返回值将作为新的值。
    • 一个字典：将 Series 中的值与字典中的键进行匹配，并将对应的值用作新的值。
    • 一个 Series 或其它可映射的 Pandas 对象：将 Series 中的值与可映射对象中的索引或标签匹配，并将对应的值用作新的值。
  • na_action (可选)：指定对于 Series 中的缺失值如何处理。有两个选项：
    • ignore（默认值）：忽略缺失值，不进行映射，将缺失值保留不变。
    • raise：如果 Series 中存在缺失值，则引发异常。
import pandas as pd  # 导入 Pandas 库并使用别名 pd
# 创建一个示例 Series
data = {'A': ['apple', 'banana', 'cherry', 'date']}
s = pd.Series(data['A'])
# 使用字典映射元素到新的值
dict1 = {'apple': 'fruit', 'banana': 'fruit', 'cherry': 'fruit'}
s_mapped = s.map(dict1)
print(s_mapped)
# 0    fruit
# 1    fruit
# 2    fruit
# 3      NaN
# dtype: object

# 使用函数映射元素到新的值
def func(x):
    if x in ['apple', 'banana', 'cherry']:
        return 'fruit'
    else:
        return 'other'

s_mapped2= s.map(func)
print(s_mapped2)
# 0    fruit
# 1    fruit
# 2    fruit
# 3    other
# dtype: object

二、汇总和描述统计

1、计算平均值

import pandas as pd  # 导入 Pandas 库并使用别名 pd
# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算平均值
mean_A = df['A'].mean()
mean_B = df['B'].mean()
print(f'A列平均值: {mean_A}')  # A列平均值: 3.0
print(f'B列平均值: {mean_B}')  # B列平均值: 30.0

2、计算中位数

import pandas as pd  # 导入 Pandas 库并使用别名 pd
# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算中位数
median_A = df['A'].median()
median_B = df['B'].median()
print(f'A列中位数: {median_A}')  # A列中位数: 3.0
print(f'B列中位数: {median_B}')  # B列中位数: 30.0

3、计算总和

import pandas as pd  # 导入 Pandas 库并使用别名 pd
# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算总和
sum_A = df['A'].sum()
sum_B = df['B'].sum()
print(f'A列求和: {sum_A}')  # A列求和: 15
print(f'B列求和: {sum_B}')  # B列求和: 150

4、找到最小值

import pandas as pd  # 导入 Pandas 库并使用别名 pd
# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
# 找到最小值
min_A = df['A'].min()
min_B = df['B'].min()
print(f'A列最小值: {min_A}')  # A列最小值: 1
print(f'B列最小值: {min_B}')  # B列最小值: 10

5、找到最大值

import pandas as pd  # 导入 Pandas 库并使用别名 pd
# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
# 找到最大值
max_A = df['A'].max()
max_B = df['B'].max()
print(f'A列最大值: {max_A}')  # A列最大值: 5
print(f'B列最大值: {max_B}')  # B列最大值: 50

6、计算标准差

import pandas as pd  # 导入 Pandas 库并使用别名 pd
# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算标准差
std_A = df['A'].std()
std_B = df['B'].std()
print(f'A列标准差: {std_A}')  # 标准差A: 1.5811388300841898
print(f'B列标准差: {std_B}')  # 标准差B: 15.811388300841896

7、计算方差

import pandas as pd  # 导入 Pandas 库并使用别名 pd
# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算方差
var_A = df['A'].var()
var_B = df['B'].var()
print(f'A列方差: {var_A}')  # A列方差: 2.5
print(f'B列方差: {var_B}')  # B列方差: 250.0

8、计算非空值的数量

import pandas as pd  # 导入 Pandas 库并使用别名 pd
# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算非空值的数量
count_A = df['A'].count()
count_B = df['B'].count()
print(f'A列非空值数量: {count_A}')  # A列非空值数量: 5
print(f'B列非空值数量: {count_B}')  # B列非空值数量: 5

9、生成摘要统计信息

import pandas as pd  # 导入 Pandas 库并使用别名 pd
# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
# 生成摘要统计信息
summary_A = df['A'].describe()
summary_B = df['B'].describe()
print(f'A列概览:\n{summary_A}')
# A列概览:
# count    5.000000
# mean     3.000000
# std      1.581139
# min      1.000000
# 25%      2.000000
# 50%      3.000000
# 75%      4.000000
# max      5.000000
# Name: A, dtype: float64
print(f'B列概览:\n{summary_B}')
# B列概览:
# count     5.000000
# mean     30.000000
# std      15.811388
# min      10.000000
# 25%      20.000000
# 50%      30.000000
# 75%      40.000000
# max      50.000000
# Name: B, dtype: float64

10、计算唯一值的频率

import pandas as pd  # 导入 Pandas 库并使用别名 pd
# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算唯一值的频率
value_counts_A = df['A'].value_counts()
value_counts_B = df['B'].value_counts()
print(f'A列各值计数:\n{value_counts_A}')
# A列各值计数:
# A
# 1    1
# 2    1
# 3    1
# 4    1
# 5    1
# Name: count, dtype: int64
print(f'B列各值计数:\n{value_counts_B}')
# B列各值计数:
# B
# 10    1
# 20    1
# 30    1
# 40    1
# 50    1
# Name: count, dtype: int64

三、str 属性

作用是对元素级的数据（单元格数据）进行处理，能处理的是字符串。

1、str.len()

计算每个字符串的长度

import pandas as pd  # 导入 Pandas 库并使用别名 pd
# 创建一个示例 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']}
df = pd.DataFrame(data)
df['name_length'] = df['name'].str.len()
print(df)
#       name  name_length
# 0    Alice            5
# 1      Bob            3
# 2  Charlie            7

2、str.lower() 和 str.upper()

str.lower()：将字符串转换为小写

str.upper()：将字符串转换为大写

import pandas as pd  # 导入 Pandas 库并使用别名 pd
# 创建一个示例 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']}
df = pd.DataFrame(data)
df['name_lower'] = df['name'].str.lower()
df['name_upper'] = df['name'].str.upper()
print(df)
#       name name_lower name_upper
# 0    Alice      alice      ALICE
# 1      Bob        bob        BOB
# 2  Charlie    charlie    CHARLIE

3、str.replace()

替换字符串中的子字符串

import pandas as pd  # 导入 Pandas 库并使用别名 pd
# 创建一个示例 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']}
df = pd.DataFrame(data)
df['name_replaced'] = df['name'].str.replace('a', 'X')
print(df)
#       name name_replaced
# 0    Alice         Alice
# 1      Bob           Bob
# 2  Charlie       ChXrlie

4、str.strip()、str.lstrip() 和 str.rstrip()

str.strip()：删除字符串两侧的空格

str.lstrip()：删除字符串左侧的空格

str.rstrip()：删除字符串右侧的空格

import pandas as pd  # 导入 Pandas 库并使用别名 pd
# 创建一个示例 DataFrame
data = {'name': ['  Alice  ', '  Bob  ', '  Charlie  ']}
df = pd.DataFrame(data)
df['name_strip'] = df['name'].str.strip()
df['name_lstrip'] = df['name'].str.lstrip()
df['name_rstrip'] = df['name'].str.rstrip()
print(df)
#           name name_strip name_lstrip name_rstrip
# 0      Alice        Alice     Alice         Alice
# 1        Bob          Bob       Bob           Bob
# 2    Charlie      Charlie   Charlie       Charlie

5、str.split()

拆分字符串为列表

import pandas as pd  # 导入 Pandas 库并使用别名 pd
# 创建一个示例 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']}
df = pd.DataFrame(data)
df['name_split'] = df['name'].str.split(' ')
print(df)
#       name name_split
# 0    Alice    [Alice]
# 1      Bob      [Bob]
# 2  Charlie  [Charlie]

6、str.startswith() 和 str.endswith()

str.startswith()：检查字符串是否以特定前缀开头

str.endswith()：检查字符串是否以特定后缀开头

import pandas as pd  # 导入 Pandas 库并使用别名 pd
# 创建一个示例 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']}
df = pd.DataFrame(data)
df['name_startswith'] = df['name'].str.startswith('A')
df['name_endswith'] = df['name'].str.endswith('e')
print(df)
#       name  name_startswith  name_endswith
# 0    Alice             True           True
# 1      Bob            False          False
# 2  Charlie            False           True

7、str.count()

用于计算字符串中非空元素的方法

import pandas as pd  # 导入 Pandas 库并使用别名 pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', None, 'David']}
df = pd.DataFrame(data)
count_substring = df['name'].str.count('a')
print(count_substring)
# 0    0.0
# 1    0.0
# 2    1.0
# 3    NaN
# 4    1.0
# Name: name, dtype: float64
print(count_substring.sum())  # 2.0

四、分组聚合

groupby() 是 Pandas 中一个方法，用于将数据按照一个或多个列的值分组，然后对每个分组应用聚合函数。

参数：

  • by（必需）：指定分组的列名或列名的列表。可以是单个列名的字符串，也可以是列名的列表，以按多列分组。这是 groupby() 方法的关键参数。
  • axis（可选）：指定分组的轴方向，有两个选项：
    • axis=0（默认值）：按行分组。
    • axis=1：按列分组。
  • level（可选）：如果输入 DataFrame 包含多层索引，则可以指定要分组的索引级别。
  • as_index（可选）：默认情况下，groupby() 结果的分组键会成为结果 DataFrame 的索引。设置 as_index=False 可以防止这种情况发生，分组键将保留为列而不是索引。
  • sort（可选）：默认情况下，分组键会根据分组键的值进行排序。设置 sort=False 可以禁用排序，可能提高性能。
import pandas as pd  # 导入 Pandas 库并使用别名 pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {'Category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A'],'Value': [10, 20, 15, 25, 30]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按 Category 列分组，并计算每个分组的平均值
grouped = df.groupby(by='Category')
res1 = grouped.mean()
print(res1)
#               Value
# Category
# A         18.333333
# B         22.500000

# 使用多列进行分组
grouped = df.groupby(by=['Category', 'Value'])
# 聚合求和
res2 = grouped.sum()
print(res2)
# Empty DataFrame
# Columns: []
# Index: [(A, 10), (A, 15), (A, 30), (B, 20), (B, 25)]

# 使用自定义聚合函数
def custom_agg(x):
  return x.max() - x.min()
res3 = df.groupby(by='Category').agg(custom_agg)
print(res3)
#           Value
# Category
# A            20
# B             5

五、透视表

pivot_table() 是 Pandas 中用于创建数据透视表的方法。数据透视表是一种用于总结和聚合数据的强大工具，可以根据一个或多个列对数据进行重新排列，以便更容易进行分析。

参数：

  • data（必需）：要创建数据透视表的 DataFrame。
  • values（必需）：要聚合的列名或列名的列表。这是要计算统计量的列。
  • index（可选）：一个或多个列名，用于作为数据透视表的行索引（行标签）。
  • columns（可选）：一个或多个列名，用于作为数据透视表的列索引（列标签）。
  • aggfunc（可选）：要应用于 values 中列的聚合函数，可以是内置聚合函数（例如 ‘sum’、‘mean’、‘count’ 等）或自定义函数。默认情况下，使用 ‘mean’。
  • fill_value（可选）：替代结果表中的缺失值。
  • margins（可选）：添加边际汇总，生成汇总统计信息。
  • dropna（可选）：默认情况下，如果所有条目都是 NaN，则删除相应的行。设置为 False 可以保留包含 NaN 值的行。
import pandas as pd  # 导入 Pandas 库并使用别名 pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {'Date': ['2023-01-01', '2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-02', '2023-01-03'],'Category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A'],'Value': [10, 20, 15, 25, 30]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
#          Date Category  Value
# 0  2023-01-01        A     10
# 1  2023-01-01        B     20
# 2  2023-01-02        A     15
# 3  2023-01-02        B     25
# 4  2023-01-03        A     30

# 创建数据透视表，聚合'Value'列，行索引为'Date'，列索引为'Category'，默认聚合函数为均值
pivot = pd.pivot_table(df, values='Value', index='Date', columns='Category')
print(pivot)
# Category       A     B
# Date
# 2023-01-01  10.0  20.0
# 2023-01-02  15.0  25.0
# 2023-01-03  30.0   NaN

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到了这里，关于数据分析 — Pandas 分组聚合的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

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