Pandas的分组聚合操作

一、构造数据集

????????Pandas 的 Groupby 分组操作和 SQL 中的 Group by 功能类似，在对数据进行划分组之后可以进行聚合、转换、过滤等操作，接下来构造一个 DataFrame 举例：

data=pd.DataFrame(
    {'id':[x for x in range(1,11)],
    'company':[company[i] for i in np.random.randint(0,len(company),10)],
    'salary':np.random.randint(5,50,10),
    'age':np.random.randint(18,50,10)}
)
print(data)

????????得到一个如下Dataframe（每次随机生成的结果会不同，下文数据可能不一样）?

print(data)

   id company  salary  age
0   1       c      18   34
1   2       c       6   34
2   3       b      15   33
3   4       b      28   44
4   5       a       8   41
5   6       b      38   42
6   7       c      22   26
7   8       b      35   42
8   9       c      13   39
9  10       a      41   49

? ? ? ? 这是对于上面代码的解释说明：帮助一下理解

company=['a','b','c']    # 三家公司
np.random.randint(0,len(company),10) # 随机生成下标
a=[]
for x in np.random.randint(0,len(company),10):    # 通过下标取 company 中的数据
    a.append(company[x])
print(a)

['c', 'c', 'c', 'c', 'c', 'b', 'b', 'c', 'a', 'b']

?二、分组

????????可以使用 data.groupby('column_name')，如上述的 data 要按 company 的字段分组

group_1=data.groupby('company')
print(group_1)

<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x0000024D0E36D3D0>

? ? ? ? 因此这里得到的是一个分组后对象及其内存地址，分组之后会对其进行进一步操作，使用 list 对其进行查看，如下结果可以看出 data 已经成功被分组（结构是一个列表，里面几个元组，每个元组是对应组别和DataFrame）

print(list(group_1))

[('a',    
id company  salary  age
1   2       a      23   18), 
('b',    
id company  salary  age
0   1       b      14   48
5   6       b      27   42
7   8       b      46   20
9  10       b      49   37), 
('c',    
id company  salary  age
2   3       c      29   37
3   4       c      10   31
4   5       c      23   18
6   7       c       7   46
8   9       c      16   36)]

三、聚合

? ? ? ? 操作如计算最值、均值等等一系列统计量，如求平均：加上 agg('xx') 聚合即可

m=data.groupby('company').agg('mean')
print(m)

               id     salary        age
company                                
a        5.666667  20.166667  33.333333
b        2.000000  18.000000  45.000000
c        6.333333  27.000000  28.666667

# 平均值

? ? ? ? 也可对多列计算不同指标

m=data.groupby('company').agg({'salary':'mean','age':'min'})
print(m)

            salary  age
company                
a        25.000000   18
b         9.000000   26
c        36.666667   34

# 最小年龄及平均薪资