Любая групповая операция включает в себя одну из следующих операций с исходным объектом. Они —
Разделение объекта
Применение функции
Объединение результатов
Разделение объекта
Применение функции
Объединение результатов
Во многих ситуациях мы разделяем данные на наборы и применяем некоторые функциональные возможности к каждому подмножеству. В функциональности применения мы можем выполнить следующие операции:
Агрегация — вычисление сводной статистики
Преобразование — выполнить некоторую групповую операцию
Фильтрация — отбрасывание данных с некоторым условием
Агрегация — вычисление сводной статистики
Преобразование — выполнить некоторую групповую операцию
Фильтрация — отбрасывание данных с некоторым условием
Теперь давайте создадим объект DataFrame и выполним все операции над ним:
Live Demo
#import the pandas library
import pandas as pd
ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'Devils', 'Kings',
'kings', 'Kings', 'Kings', 'Riders', 'Royals', 'Royals', 'Riders'],
'Rank': [1, 2, 2, 3, 3,4 ,1 ,1,2 , 4,1,2],
'Year': [2014,2015,2014,2015,2014,2015,2016,2017,2016,2014,2015,2017],
'Points':[876,789,863,673,741,812,756,788,694,701,804,690]}
df = pd.DataFrame(ipl_data)
print df
Его вывод выглядит следующим образом —
Points Rank Team Year
0 876 1 Riders 2014
1 789 2 Riders 2015
2 863 2 Devils 2014
3 673 3 Devils 2015
4 741 3 Kings 2014
5 812 4 kings 2015
6 756 1 Kings 2016
7 788 1 Kings 2017
8 694 2 Riders 2016
9 701 4 Royals 2014
10 804 1 Royals 2015
11 690 2 Riders 2017
Разделить данные на группы
Объект Панды можно разбить на любой из своих объектов. Есть несколько способов разбить объект, как —
obj.groupby ( ‘ключ’)
obj.groupby ([ ‘ключ1’, ‘ключ2’])
obj.groupby (ключ, ось = 1)
Давайте теперь посмотрим, как объекты группировки могут применяться к объекту DataFrame.
пример
Live Demo
# import the pandas library
import pandas as pd
ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'Devils', 'Kings',
'kings', 'Kings', 'Kings', 'Riders', 'Royals', 'Royals', 'Riders'],
'Rank': [1, 2, 2, 3, 3,4 ,1 ,1,2 , 4,1,2],
'Year': [2014,2015,2014,2015,2014,2015,2016,2017,2016,2014,2015,2017],
'Points':[876,789,863,673,741,812,756,788,694,701,804,690]}
df = pd.DataFrame(ipl_data)
print df.groupby('Team')
Его вывод выглядит следующим образом —
<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x7fa46a977e50>
Просмотр групп
Live Demo
# import the pandas library
import pandas as pd
ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'Devils', 'Kings',
'kings', 'Kings', 'Kings', 'Riders', 'Royals', 'Royals', 'Riders'],
'Rank': [1, 2, 2, 3, 3,4 ,1 ,1,2 , 4,1,2],
'Year': [2014,2015,2014,2015,2014,2015,2016,2017,2016,2014,2015,2017],
'Points':[876,789,863,673,741,812,756,788,694,701,804,690]}
df = pd.DataFrame(ipl_data)
print df.groupby('Team').groups
Его вывод выглядит следующим образом —
{'Kings': Int64Index([4, 6, 7], dtype='int64'),
'Devils': Int64Index([2, 3], dtype='int64'),
'Riders': Int64Index([0, 1, 8, 11], dtype='int64'),
'Royals': Int64Index([9, 10], dtype='int64'),
'kings' : Int64Index([5], dtype='int64')}
пример
Группировать по нескольким столбцам —
# import the pandas library
import pandas as pd
ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'Devils', 'Kings',
'kings', 'Kings', 'Kings', 'Riders', 'Royals', 'Royals', 'Riders'],
'Rank': [1, 2, 2, 3, 3,4 ,1 ,1,2 , 4,1,2],
'Year': [2014,2015,2014,2015,2014,2015,2016,2017,2016,2014,2015,2017],
'Points':[876,789,863,673,741,812,756,788,694,701,804,690]}
df = pd.DataFrame(ipl_data)
print df.groupby(['Team','Year']).groups
Его вывод выглядит следующим образом —
{('Kings', 2014): Int64Index([4], dtype='int64'),
('Royals', 2014): Int64Index([9], dtype='int64'),
('Riders', 2014): Int64Index([0], dtype='int64'),
('Riders', 2015): Int64Index([1], dtype='int64'),
('Kings', 2016): Int64Index([6], dtype='int64'),
('Riders', 2016): Int64Index([8], dtype='int64'),
('Riders', 2017): Int64Index([11], dtype='int64'),
('Devils', 2014): Int64Index([2], dtype='int64'),
('Devils', 2015): Int64Index([3], dtype='int64'),
('kings', 2015): Int64Index([5], dtype='int64'),
('Royals', 2015): Int64Index([10], dtype='int64'),
('Kings', 2017): Int64Index([7], dtype='int64')}
Итерация по группам
Имея объект groupby , мы можем выполнить итерацию по объекту, похожему на itertools.obj.
Live Demo
# import the pandas library
import pandas as pd
ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'Devils', 'Kings',
'kings', 'Kings', 'Kings', 'Riders', 'Royals', 'Royals', 'Riders'],
'Rank': [1, 2, 2, 3, 3,4 ,1 ,1,2 , 4,1,2],
'Year': [2014,2015,2014,2015,2014,2015,2016,2017,2016,2014,2015,2017],
'Points':[876,789,863,673,741,812,756,788,694,701,804,690]}
df = pd.DataFrame(ipl_data)
grouped = df.groupby('Year')
for name,group in grouped:
print name
print group
Его вывод выглядит следующим образом —
2014
Points Rank Team Year
0 876 1 Riders 2014
2 863 2 Devils 2014
4 741 3 Kings 2014
9 701 4 Royals 2014
2015
Points Rank Team Year
1 789 2 Riders 2015
3 673 3 Devils 2015
5 812 4 kings 2015
10 804 1 Royals 2015
2016
Points Rank Team Year
6 756 1 Kings 2016
8 694 2 Riders 2016
2017
Points Rank Team Year
7 788 1 Kings 2017
11 690 2 Riders 2017
По умолчанию объект groupby имеет то же имя метки, что и имя группы.
Выберите группу
Используя метод get_group () , мы можем выбрать одну группу.
Live Demo
# import the pandas library
import pandas as pd
ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'Devils', 'Kings',
'kings', 'Kings', 'Kings', 'Riders', 'Royals', 'Royals', 'Riders'],
'Rank': [1, 2, 2, 3, 3,4 ,1 ,1,2 , 4,1,2],
'Year': [2014,2015,2014,2015,2014,2015,2016,2017,2016,2014,2015,2017],
'Points':[876,789,863,673,741,812,756,788,694,701,804,690]}
df = pd.DataFrame(ipl_data)
grouped = df.groupby('Year')
print grouped.get_group(2014)
Его вывод выглядит следующим образом —
Points Rank Team Year
0 876 1 Riders 2014
2 863 2 Devils 2014
4 741 3 Kings 2014
9 701 4 Royals 2014
Скопления
Агрегированная функция возвращает одно агрегированное значение для каждой группы. После создания группы по объекту можно выполнить несколько операций агрегирования сгруппированных данных.
Очевидным является агрегация с помощью агрегатного или эквивалентного метода агг.
# import the pandas library
import pandas as pd
import numpy as np
ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'Devils', 'Kings',
'kings', 'Kings', 'Kings', 'Riders', 'Royals', 'Royals', 'Riders'],
'Rank': [1, 2, 2, 3, 3,4 ,1 ,1,2 , 4,1,2],
'Year': [2014,2015,2014,2015,2014,2015,2016,2017,2016,2014,2015,2017],
'Points':[876,789,863,673,741,812,756,788,694,701,804,690]}
df = pd.DataFrame(ipl_data)
grouped = df.groupby('Year')
print grouped['Points'].agg(np.mean)
Его вывод выглядит следующим образом —
Year
2014 795.25
2015 769.50
2016 725.00
2017 739.00
Name: Points, dtype: float64
Еще один способ увидеть размер каждой группы — применить функцию size () —
Live Demo
import pandas as pd
import numpy as np
ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'Devils', 'Kings',
'kings', 'Kings', 'Kings', 'Riders', 'Royals', 'Royals', 'Riders'],
'Rank': [1, 2, 2, 3, 3,4 ,1 ,1,2 , 4,1,2],
'Year': [2014,2015,2014,2015,2014,2015,2016,2017,2016,2014,2015,2017],
'Points':[876,789,863,673,741,812,756,788,694,701,804,690]}
df = pd.DataFrame(ipl_data)
Attribute Access in Python Pandas
grouped = df.groupby('Team')
print grouped.agg(np.size)
Его вывод выглядит следующим образом —
Points Rank Year
Team
Devils 2 2 2
Kings 3 3 3
Riders 4 4 4
Royals 2 2 2
kings 1 1 1
Применение нескольких функций агрегации одновременно
В сгруппированных сериях вы также можете передать список или набор функций для агрегирования и сгенерировать DataFrame в качестве вывода —
Live Demo
# import the pandas library
import pandas as pd
import numpy as np
ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'Devils', 'Kings',
'kings', 'Kings', 'Kings', 'Riders', 'Royals', 'Royals', 'Riders'],
'Rank': [1, 2, 2, 3, 3,4 ,1 ,1,2 , 4,1,2],
'Year': [2014,2015,2014,2015,2014,2015,2016,2017,2016,2014,2015,2017],
'Points':[876,789,863,673,741,812,756,788,694,701,804,690]}
df = pd.DataFrame(ipl_data)
grouped = df.groupby('Team')
print grouped['Points'].agg([np.sum, np.mean, np.std])
Его вывод выглядит следующим образом —
Team sum mean std
Devils 1536 768.000000 134.350288
Kings 2285 761.666667 24.006943
Riders 3049 762.250000 88.567771
Royals 1505 752.500000 72.831998
kings 812 812.000000 NaN
Трансформации
Преобразование для группы или столбца возвращает объект, индексированный по тому же размеру, что и сгруппированный. Таким образом, преобразование должно возвращать результат того же размера, что и для группового фрагмента.
Live Demo
# import the pandas library
import pandas as pd
import numpy as np
ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'Devils', 'Kings',
'kings', 'Kings', 'Kings', 'Riders', 'Royals', 'Royals', 'Riders'],
'Rank': [1, 2, 2, 3, 3,4 ,1 ,1,2 , 4,1,2],
'Year': [2014,2015,2014,2015,2014,2015,2016,2017,2016,2014,2015,2017],
'Points':[876,789,863,673,741,812,756,788,694,701,804,690]}
df = pd.DataFrame(ipl_data)
grouped = df.groupby('Team')
score = lambda x: (x - x.mean()) / x.std()*10
print grouped.transform(score)
Его вывод выглядит следующим образом —
Points Rank Year
0 12.843272 -15.000000 -11.618950
1 3.020286 5.000000 -3.872983
2 7.071068 -7.071068 -7.071068
3 -7.071068 7.071068 7.071068
4 -8.608621 11.547005 -10.910895
5 NaN NaN NaN
6 -2.360428 -5.773503 2.182179
7 10.969049 -5.773503 8.728716
8 -7.705963 5.000000 3.872983
9 -7.071068 7.071068 -7.071068
10 7.071068 -7.071068 7.071068
11 -8.157595 5.000000 11.618950
фильтрование
Фильтрация фильтрует данные по определенным критериям и возвращает подмножество данных. Функция filter () используется для фильтрации данных.
Live Demo
import pandas as pd
import numpy as np
ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'Devils', 'Kings',
'kings', 'Kings', 'Kings', 'Riders', 'Royals', 'Royals', 'Riders'],
'Rank': [1, 2, 2, 3, 3,4 ,1 ,1,2 , 4,1,2],
'Year': [2014,2015,2014,2015,2014,2015,2016,2017,2016,2014,2015,2017],
'Points':[876,789,863,673,741,812,756,788,694,701,804,690]}
df = pd.DataFrame(ipl_data)
print df.groupby('Team').filter(lambda x: len(x) >= 3)
Его вывод выглядит следующим образом —
Points Rank Team Year
0 876 1 Riders 2014
1 789 2 Riders 2015
4 741 3 Kings 2014
6 756 1 Kings 2016
7 788 1 Kings 2017
8 694 2 Riders 2016
11 690 2 Riders 2017
В вышеупомянутом условии фильтра мы просим вернуть команды, которые участвовали три или более раз в IPL.