dataframe.groupby():
用途：对一个dataframe或series进行分组计算操作
基本语法: DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, **kwargs)
参数释义：
by : 计算方式
by=函数：对df/series的每一个数据进行函数操作
by=字典/series
axis=0,1，columns,index, 0/index表示对行进行操作，1/columns表示对列，默认0
level=int/level 名称(列表)：用于多层dataframe指定索引层
as_index：返回值是否使用原索引
sort: bool, 默认true，对分组结果的key进行排序，但不改变分组内部值的顺序
group_keys：与apply函数配合使用，以传入分组的键名
squeeze ：如果返回值是多维的，则压缩维度，默认False
groupby生成的是groupby对象，无法直接进行计算，需要调用其他计算方法
import pandas as pd
import numpy as np
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame([('bird', 'Falconiformes', 389.0),
('bird', 'Psittaciformes', 24.0),
('mammal', 'Carnivora', 80.2),
('mammal', 'Primates', np.nan),
('mammal', 'Carnivora', 58)],
index=['falcon', 'parrot', 'lion', 'monkey', 'leopard'],
columns=('class', 'order', 'max_speed'))
grouped1=df.groupby('class')#by传入列/行名
grouped2 = df.groupby('order', axis='columns') #指定轴
grouped3 = df.groupby(['class', 'order'])#by传入列/行列表
#by传入函数名
def upper(value):
if value.startswith('m'):
return value.upper()
grouped4 = df.groupby(upper,axis=1)
#by传入字典：
mapping={'bird':'鸟','mammal':'哺乳'}
grouped5 = df.groupby(mapping)#by传入函数名
print(type(grouped1))
#输出：
<class 'pandas.core.groupby.groupby.DataFrameGroupBy'>
groupby对象的方法：
groupby.groups:
直接查看分组结果，返回字典：
df = pd.DataFrame({'X': ['B', 'B', 'A', 'A'], 'Y': [1, 2, 2, 4]})
grouped=df.groupby('X').groups
print(grouped)
#输出：
{'A': Int64Index([2, 3], dtype='int64'), 'B': Int64Index([0, 1], dtype='int64')}
#返回的字典的value是他们在原df中索引号的列表
groupby的聚合函数:
df2 = pd.DataFrame({'X': ['B', 'B', 'A', 'A'], 'Y': [1, 2, 2, 4]})
print(df2)
print('sum',df2.groupby(['X']).sum())
print('mean',df2.groupby(['X']).mean())
print('size',df2.groupby(['X']).size())
print('count',df2.groupby(['X']).count())
print('var',df2.groupby(['X']).var())
print('describe',df2.groupby(['X']).describe())
print('first',df2.groupby(['X']).first())
print('last',df2.groupby(['X']).last())
print('min',df2.groupby(['X']).min())
print('max',df2.groupby(['X']).max())
#输出：
X Y
0 B 1
1 B 2
2 A 2
3 A 4
sum
Y
X
A 6
B 3
mean
Y
X
A 3.0
B 1.5
size X
A 2
B 2
dtype: int64
count
Y
X
A 2
B 2
var
Y
X
A 2.0
B 0.5
describe
Y
count mean std min 25% 50% 75% max
X
A 2.0 3.0 1.414214 2.0 2.50 3.0 3.50 4.0
B 2.0 1.5 0.707107 1.0 1.25 1.5 1.75 2.0
# 25%指最小四分位数，75%指最大四分位数，50%指中位数
first
Y
X
A 2
B 1
last
Y
X
A 4
B 2
min
Y
X
A 2
B 1
max
Y
X
A 4
B 2
groupby.agg（）：同时运用一个或多个groupby 函数
语法：DataFrame.agg(func, axis=0, *args, **kwargs)
func : 函数，函数名称，函数列表，字典{‘行名/列名’，‘函数名’}
axis=0：0/index 作用于列 1/columns作用于行
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import DataFrame
import numpy as np
np.random.seed(2764)
df=DataFrame({'M':list('ABCBA'),'N':list('XYZXY'),'J':[1,4,6,7,2],'K':[5,3,3,2,6]})
grouped=df.groupby(['M','N']).agg(['mean','max'])
print(grouped)
#输出：
J K
mean max mean max
M N
A X 1 1 5 5
Y 2 2 6 6
B X 7 7 2 2
Y 4 4 3 3
C Z 6 6 3 3
groupby以后指定某列进行计算：
grouped=df.groupby(['M','N']).K.agg(['mean','max'])
#输出：
mean max
M N
A X 5 5
Y 6 6
B X 2 2
Y 3 3
C Z 3 3
GroupBy.apply(func, *args, **kwargs)：对了df/series运用已有函数/自定义函数
func：函数名，func的第一个参数必须是作用的dataframe
args:func的参数
np.random.seed(2764)
df=DataFrame({'M':list('ABCBA'),'N':list('XYZXY'),'J':[1,4,6,7,2],'K':[5,3,3,2,6]})
def func(df):
return df['J']-df['K']
grouped=df.groupby(df['M']).apply(func)
print(grouped)
#输出：
M
A 0 -4
4 -4
B 1 1
3 5
C 2 3
dtype: int64
DataFrame.transform(func, axis=0, *args, **kwargs)
对groupby后的dataframe中的每个数据进行func运算，返回运算后的dataframe
np.random.seed(2764)
df=DataFrame({'M':list('ABCBA'),'N':list('XYZXY'),'J':[1,4,6,7,2],'K':[5,3,3,2,6]})
#输出：
N J K
0 XY 3 11
1 YX 11 5
2 Z 6 3
3 YX 11 5
4 XY 3 11
apply和transform的区别
apply:func是一个函数，传入的参数可以是该dataframe的多个series，可以指定这些series进行相互运算。返回的结果类型是函数中return的类型
transform: func可以是函数，函数列表或字典{‘轴名称’，函数名称}（即对指定轴使用指定函数）。transform是对dataframe的每个值进行func运算，dataframe被的各series之间不可运算，返回的值结构与被作用的dataframe结构相同。
transform能用的func，apply一定能用。反之，apply 能用的函数，transform不一定能用
如何理解：
np.random.seed(2764)
df=DataFrame({'M':list('ABCBA'),'N':list('XYZXY'),'J':[1,4,6,7,2],'K':[5,3,3,2,6]})
#func是对dataframe 内的列进行运算，比如列的加减等等
#def func(df):
# return df['J']-df['K']
#transform的func2传入的参数x指的是dataframe的每个值，值对每个值进行运算
def func2(x):
return x.sum()
grouped=df.groupby(df['M']).apply(func2)
print(grouped)
grouped2=df.groupby(df['M']).transform(func2)
print(grouped2)
#输出：
M N J K
M
A AA XY 3 11
B BB YX 11 5
C C Z 6 3
N J K
0 XY 3 11
1 YX 11 5
2 Z 6 3
3 YX 11 5
4 XY 3 11
**#apply可以传入func或func2，但transform只能传入func2**
dataframe.apply文档链接：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.apply.html
dataframe.transform 文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.transform.html
dataframe.agg 文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.23.3/generated/pandas.DataFrame.agg.html