在数据分析过程中，经常会需要根据某一列或多列把数据划分为不同的组别，然后再对其进行数据分析。本文将介绍pandas的数据分组及分组后的应用如对数据进行聚合、转换和过滤。
在关系型数据库中我们常用SQL的GROUP BY操作进行分组分析计算。在pandas中要完成数据的分组操作同样可用groupby()函数，然后再在划分出来的组（group）上应用一些统计函数，从而达到数据分析的目的，比如对分组数据进行聚合、转换或者过滤。这个过程主要包含以下三步：拆分(split)-应用(apply)-合并(combine）
例如，DataFrame可以在列(axis=1)或行(axis=0)上进行分组(split)，然后将一个函数应用(apply)到各个分组并产生一个新值，最后所有这些函数的执行结果会被合并(combine)到最终的结果对象中。
一个简单的分组聚合的过程如下图所示：
我们来构造图中所示的DataFrame数据集，看看pandas的分组聚合是怎么做的。
import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.DataFrame({'key':['A','B','C','A','B','C','A','B','C'],'data':[0,5,10,5,10,15,10,15,20]})
df
grouped=df.groupby(['key']) #通过key分组
#查看分组情况
for dtype,group in grouped:
print(dtype)
grouped.sum() #对每个分组应用sum函数，并最后组合成结果
通过对df的key进行用groupby()进行分组，这里可看到，将数据分成了A、B、C三组，然后对这三组分别应用sum()函数求和，再组合成最终的结果。
对于分组聚合一般来说实际上是分两步：一是创建分组对象进行分组，二是对分组进行相应处理如（对组应用聚合函数、对组进行转换、对组的数据进行过滤）。不过实际在具体写的时候可以通过链式调用一个语句就可以实现如：
df.groupby(['key']).sum() #链式调用先分组再用聚合函数聚合
一、创建分组对象进行分组
groupby可以把分组时指定的键（key）作为每组的组名。groupby对象支持迭代，可以遍历每个分组的具体数据。 如：
#查看分组情况
for name,group in grouped:
print(name)
print(group)
1、根据多列进行分组
groupby可以通过传入需要分组的参数实现对数据的分组，参数可以是单列，也可以是多列，多列以列表的方式传入。
grouped=df.groupby(['key1','key2'])
2、通过字典或Series进行分组
除数组以外，分组信息还可以其他形式存在。如可以定义字典或Series进行分组。
people=pd.DataFrame(np.random.randn(5,5),
columns=['a','b','c','d','e'],
index=['Joe','Steve','Wes','Jim','Bob'])
people
mapping={'a':'red','b':'red','c':'blue','d':'blue','e':'red'}#定义分组字典
by_column=people.groupby(mapping,axis=1)
#查看分组情况
for group_name,group_data in by_column:
print(group_name)
print(group_data)
在字典中我们定义了mapping={'a':'red','b':'red','c':'blue','d':'blue','e':'red'}#定义分组字典
a、b、e对应“red”，c、d对应“blue”所以将blue和red分成了两组。
聚合.png)
应用sum()求和函数，可以看到分别对blue和red的分组进行了求和。
类似的，Series也是一样的，我们将map转换成Series，可以看到分组结果和map分组一样的。
3、通过函数进行分组
比起使用字典或Series,使用Python函数是一种更原生的方法定义分组映射，。任何被当做分组键的函数都会在各个索引值上被调用一次，其返回值就会被用作分组名称。 如上面的people数据集，将姓名索引的长度进行分组。
by_len=people.groupby(len)
可以看到将姓名长度相同的3分成一组，长度为5的数据分成了一组 更加通用的是可以自定义函数进行分组，如要将索引>5的和小于5的分别分组，可以自定义函数
#数据集
df=pd.DataFrame({'key':['A','B','C','A','B','C','A','B','C'],
'data':[0,5,10,5,10,15,10,15,20]},
index=[1,2,3,4,5,6,7,8,9])
df
#自定义函数区分大于5和小于5的数据
def big5(x):
result=0
if x>5:
result=1
return result
by_big5=df.groupby(big5) #根据索引是否大于5进行分组
#查看分组情况
for group_name,group_data in by_big5:
print(group_name)
print(group_data)
二、对分组后的数据进行应用
前面通过分组将数据集根据条件分组后，可以对分组后的数据进行各种处理包括聚合、转换、过滤等操作。
1、对分组数据用聚合函数进行聚合
a) 使用pandas聚合函数
前面第一部分的例子中对数据分组后进行了sum()求和聚合操作，类似的聚合函数还有很多如：
| 函数名 | 描述 |
|---|---|
| count | 分组中非NA值的数量 |
| sum | 非NA值的和 |
| mean | 非NA值的平均值 |
| median | 非NA值的中位数 |
| std, var | 标准差和方差 |
| min, max | 非NA的最小值，最大值 |
| prod | 非NA值的乘积 |
| first, last | 非NA值的第一个,最后一个 |
b) 使用自定义聚合函数
pandas的groupby分组对象还可以用自定义的聚合函数可以通过groupby分组对象，将你自己的聚合函数，传入aggregate或agg方法即可
df=pd.DataFrame({'key':['A','B','C','A','B','C','A','B','C'],'data':[0,5,10,5,10,15,10,15,20]})
df
grouped=df.groupby(['key'])
#查看分组情况
for group_name,group_data in grouped:
print(group_name)
print(group_data)
def peak_to_peak(arr):
return arr.max() - arr.min()
grouped.agg(peak_to_peak)
2、根据分组数据进行转换
根据分组数据进行数据转换或其他操作，可以在分组的基础上用apply函数进行数据的转换。 如数据集
df=pd.DataFrame({'key':['A','B','C','A','B','C','A','B','C'],
'data':[0,5,10,5,10,15,10,15,20]})
df
根据key分组
grouped=df.groupby(['key'])
#查看分组情况
for group_name,group_data in grouped:
print(group_name)
print(group_data)
现在我们要对data求和后小于25的分组数据都加1 那么我们可以定义函数，然后再对分数数据进行应用
def add1(df):
if df[:]['data'].sum()<25:
return df[:][['data']]+1
else:
return df[:][['data']]
grouped.apply(add1)
3、根据分组数据进行过滤
通过 filter() 函数可以实现数据的筛选，该函数根据定义的条件过滤数据并返回一个新的数据集。 如当我们要过滤掉分组后data求和小于25的数据
#过滤掉sum()求和小于25的数据
def filtersum25(x):
if x['data'].sum()>25:
return True
else:
return False
grouped.filter(filtersum25)
至此，本文通过实例介绍了pandas的数据分组及分组后的应用如对数据进行聚合、转换和过滤。数据的分组和聚合是数据分析中常用的分析手段，转换和过滤是数据处理中可用到的方法。
数据集及源代码见：https://github.com/xiejava1018/pandastest.git
作者博客：http://xiejava.ishareread.com/
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