Pandas 数据帧groupby()方法
原文：https://www.studytonight.com/pandas/pandas-dataframe-groupby-method
在本教程中，我们将学习 Python Pandas 内置方法DataFrame.groupby().``groupby()操作包括拆分对象、应用方法和组合结果的一些组合。当我们对数据帧中的某些组进行一些计算或统计时，这种方法很有帮助。它返回一个由关于组的信息组成的groupby object。
下图显示了DataFrame.groupby()方法的语法。
句法
DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, **kwargs)
因素
by: 映射、方法、标签或标签列表。它用于确定 groupby 的组。如果 by 是一个方法，则对对象索引的每个值调用它。如果通过了系列或系列，系列或系列值将用于确定组。如果通过了一个数组，这些值将按原样用于确定组。
轴:如果为 0 或“索引”，则对每列应用一种方法。如果为 1 或“列”，则对每行应用一个方法。默认轴值为 0 或“索引”。
级别: int，级别名称或序列，默认无。如果轴是多索引的，它将按特定级别分组。
示例:Pandas 中的 groupby()方法
以下示例显示了 groupby()方法如何对数据帧中的对象进行分组或拆分。
# import the pandas library
import pandas as pd
data = {'Name': ['Avinash', 'Amrutha', 'Chetana', 'Kartik','Nikhil'],'Percentage': [72, 98, 81, 87,85],'Course': ['Arts','B.Com','M.Tech','B.SC','BE']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
grp=df.groupby('Course')
print(grp)
print(grp.groups)
一旦我们运行该程序，我们将获得以下输出。
名称百分比课程 0 Avinash 72 Arts 1 Amrutha 98 B.Com 2 Chetana 81M . Tech 3 Kartik 87 B . SC 4 Nikhil 85 BE
示例:使用groupby()方法对数据帧对象进行分组
在本例中，我们使用 Pandas 数据帧的groupby()方法对多列进行分组。
# import the pandas library
import pandas as pd
data = {'Name': ['Avinash', 'Amrutha', 'Chetana', 'Kartik','Nikhil'],'Percentage': [72, 98, 81, 87,85],'Course': ['Arts','B.Com','M.Tech','B.SC','BE']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
grp=df.groupby(['Course','Name'])
print(grp)
print(grp.groups)
一旦我们运行该程序，我们将获得以下输出。
名称百分比课程 0 Avinash 72 Arts 1 Amrutha 98 B.Com 2 Chetana 81M . Tech 3 Kartik 87 B . SC 4 Nikhil 85 BE
示例:使用 get_group()方法选择单个组
我们可以使用 get_group()方法选择单个组。见下面的例子。
# import the pandas library
import pandas as pd
data = {'Name': ['Avinash','Avinash', 'Amrutha', 'Chetana', 'Kartik','Nikhil'],
'Percentage': [72, 98, 81, 87,85,98],
'Course': ['Arts','B.Com','M.Tech','B.SC','BE','M.Tech']}
df = pd.DataFrame(data)
print("--------DATAFRAME------")
print(df)
grp=df.groupby('Percentage')
print("----Selecting single group-----")
print(grp.get_group(98))
一旦我们运行该程序，我们将获得以下输出。
- DATAFRAME - 命名百分比课程 0 阿维纳什 72 艺术 1 阿维纳什 98 B.Com 2 阿姆鲁萨 81 M.Tech 3 切塔纳 87 B.SC 4 卡蒂克 85 BE 5 尼基尔 98 M.Tech -选择单组- 命名百分比课程 1 阿维纳什 98 B.Com 5 尼基尔 98 M.Tech
示例:对groupby()方法执行聚合操作
一旦创建了groupby()对象，我们就可以对分组数据进行多次aggregation 操作。见下面的例子。
# import the numpy and pandas library
import numpy as np
import pandas as pd
data = {'Name': ['Avinash','Avinash', 'Amrutha', 'Chetana', 'Kartik','Nikhil'],
'Percentage': [72, 98, 81, 87,85,98],
'Course': ['Arts','B.Com','M.Tech','B.SC','BE','M.Tech']}
df = pd.DataFrame(data)
grp=df.groupby('Course')
print("----Performing aggregation operation on groupby object-----")
print(grp['Percentage'].agg(np.mean))
一旦我们运行该程序，我们将获得以下输出。
-对分组对象执行聚合操作- 课程 艺术 72.0 B.Com 98.0 B . SC 87.0 BE 85.0 M . Tech 89.5 名称:百分比，数据类型:float64
结论:
在本教程中，我们学习了 Pandas 内置法groupby() 法。我们理解语法、参数，并且通过在 DataFrame 上应用此方法来理解 groupby()方法的工作原理，我们有不同的示例。