（十）分组操作

r囧r小猫 2022-12-25 11:59 54阅读 0赞

### 目录 ###

*   *  一： 聚合：
     *   *  1: 单变量分组聚合：
         *  2: Pandas内置的聚合方法:
         *  3： 聚合函数：
         *  4： 同时传入多个函数:
         *  5： 向agg/aggregate中传入字典：
     *  二：转换：
     *   *  1：transform 求Z分数：
         *  2：transform分组填充缺失值：
     *  三：过滤：
     *  四：分组：
     *   *  1:分组：
         *  2：遍历分组：
         *  3：多个分组：

## 一： 聚合： ##

### 1: 单变量分组聚合： ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70]

### 2: Pandas内置的聚合方法: ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
案例：根据continent分组，然后计算多个统计量：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

### 3： 聚合函数： ###

1：使用agg进行聚合：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
2：使用aggregate进行聚合：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
3：如果想在聚合的时候,使用非Pandas或其他库提供的计算, 可以自定义函数,然后再aggregate中调用它。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
4: 自定义函数可以有多个参数, 第一个参数接受来自DataFrame分组这之后的值, 其余参数可自定义。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

### 4： 同时传入多个函数: ###

*  分组之后想计算多个聚合函数,可以把它们全部放入一个Python列表,然后把整个列表传入agg或aggregate中.
 *  下面的代码，分别是求非零的个数，平均值，标准差。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]

### 5： 向agg/aggregate中传入字典： ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]  
可以通过rename进行重命名。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]

## 二：转换： ##

*  1:transform 转换，需要把DataFrame中的值传递给一个函数， 而后由该函数"转换"数据。
 *  2：aggregate(聚合) 返回单个聚合值，但transform 不会减少数据量(返回的是列向量)。

区分aggregate和transform的区别：  
1： aggregate传入的是列向量（1998年的所有数据），但是返回的是数（1998年的一个统计后的值）。transform传入的是列向量，返回的也是列向量。

2： aggregate传入的是列向量，内部免不了的使用for循环遍历向量中的每个值，但是tarnsfrom不用。transfrom可以使用聚合函数，因为是对列向量进行操作。

3： 目的不同：aggregate目的是拿到分组后的，有关分组的整体数据（行数变成分组后的组数）。transform目的还是拿到原有行的数据（行数不会改变），分组的目的，只不过是函数中可能要用到组有关的信息，比如组内的平均值，中位数等等。

### 1：transform 求Z分数： ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]

### 2：transform分组填充缺失值： ###

之前的填充平均值，比如女生身高缺失，我们用男女平均身高填充可能不太符合，如何用女生的平均身高进行填充呢。就要用到tarnsform先进行分组，然后用女生组的平均身高进行填充。

1： 创建缺失值：

> 加载数据，sample是取样函数，10指的是随机取10条数据，random\_state是随机数种子，一旦随机数种子确定，则取样的结果就是固定的。  
> tips\_10 = pd.read\_csv(‘data/tips.csv’).sample(10,random\_state = 42)  
> print(tips\_10.head())  
> 创造缺失数据,np.random.permutation(tips\_10.index),是取出所有的索引，然后随机打乱顺序。\[:4\]是取出前4个，对他们的’total\_bill’进行填充空值。  
> tips\_10.loc\[np.random.permutation(tips\_10.index)\[:4\],‘total\_bill’\] = np.NaN  
> tips\_10

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]

2：查看缺失值情况：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]  
3：定义函数填充缺失值：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]

## 三：过滤： ##

1： 数据的准备：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]

2：结果显示，人数为1、5和6人的数据比较少，考虑将这部分数据过滤掉:

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 16]

## 四：分组： ##

### 1:分组： ###

*  1：分组后的到的是DateFrameGroupBy对象。
 *  2：使用对象.groups查看计算过的分组。
 *  3：在DataFrameGroupBy对象基础上，直接就可以进行aggregate,transform计算了
 *  4：分组之后，对组内求平均，发现最后的结果中，只有数值列进行了计算，非数值列不参与运算。
 *  5：分组对象.get\_group(‘字段’)， 可以拿到分组过滤后的信息。例如：grouped.get\_group(‘Female’)，因为是根据性别分组的，所以这个可以拿出男人的所有信息。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 17]  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 18]  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 19]

### 2：遍历分组： ###

*  1： 分组对象可以被遍历：  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 20]

2: 循环中的属性信息：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 21]

### 3：多个分组： ###

1：多分组情况：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 22]  
2：查看分组之后的列索引和行索引：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 23]  
3： 返回之后的类型居然是是MultiIndex,需要reset\_index()就变成一个DataFrame了：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 24]  
4： 除了上面方法，也可以分组的时候指定过as\_index = False：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 25]

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