python的groupby
Ⅰ python pandas groupby apply 正则表达式
如果不用groupby
Ⅱ python中的groupby方法基本用法
您好，Series也有groupby方法可以调用。
Ⅲ python可以做哪些数据分析
Python可以做的事情有很多，比如：检查数据表、数据清洗、数据提取、数据筛选等。
Ⅳ python可以做数据分析，好处是什么呢怎么学习
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炼数成金:Python数据分析。Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言。也是一种功能强大而完善的通用型语言，已经具有十多年的发展历史，成熟且稳定。Python 具有脚本语言中最丰富和强大的类库，足以支持绝大多数日常应用。 Python语法简捷而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）轻松地联结在一起。
课程将从Python的基本使用方法开始，一步步讲解，从ETL到各种数据分析方法的使用，并结合实例，让学员能从中借鉴学习。
课程目录：
Python基础
Python的概览——Python的基本介绍、安装与基本语法、变量类型与运算符
了解Python流程控制——条件、循环语句与其他语句
常用函数——函数的定义与使用方法、主要内置函数的介绍
.....
Ⅳ Python 中 dataframe.groupby按多条件分组怎么做
df.groupby(['YEAR','MONTH','DAY','HOUR'])['TITLE'].apply(lambda x:x.tolist())
或
df.groupby(['YEAR','MONTH','DAY','HOUR'])['TITLE'].apply(lambda x:','.join(x.tolist()))
Ⅵ python pandas groupby分组后的数据怎么用
pandas提供了一个灵活高效的groupby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。根据一个或多个键（可以是函数、数组或DataFrame列名）拆分pandas对象。计算分组摘要统计，如计数、平均值、标准差，或用户自定义函数。对DataFrame的列应用各种各样的函数。应用组内转换或其他运算，如规格化、线性回归、排名或选取子集等。计算透视表或交叉表。执行分位数分析以及其他分组分析。
1、首先来看看下面这个非常简单的表格型数据集（以DataFrame的形式）：
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>>> import pandas as pd>>> df = pd.DataFrame({'key1':['a', 'a', 'b', 'b', 'a'],... 'key2':['one', 'two', 'one', 'two', 'one'],... 'data1':np.random.randn(5),... 'data2':np.random.randn(5)})>>> df data1 data2 key1 key20 -0.410673 0.519378 a one1 -2.120793 0.199074 a two2 0.642216 -0.143671 b one3 0.975133 -0.592994 b two4 -1.017495 -0.530459 a one
假设你想要按key1进行分组，并计算data1列的平均值，我们可以访问data1，并根据key1调用groupby：
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>>> grouped = df['data1'].groupby(df['key1'])>>> grouped<pandas.core.groupby.SeriesGroupBy object at 0x04120D70>
变量grouped是一个GroupBy对象，它实际上还没有进行任何计算，只是含有一些有关分组键df['key1']的中间数据而已，然后我们可以调用GroupBy的mean方法来计算分组平均值：
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>>> grouped.mean()key1a -1.182987b 0.808674dtype: float64
说明：数据（Series）根据分组键进行了聚合，产生了一个新的Series，其索引为key1列中的唯一值。之所以结果中索引的名称为key1，是因为原始DataFrame的列df['key1']就叫这个名字。
2、如果我们一次传入多个数组，就会得到不同的结果：
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>>> means = df['data1'].groupby([df['key1'], df['key2']]).mean()>>> meanskey1 key2a one -0.714084 two -2.120793b one 0.642216 two 0.975133dtype: float64
通过两个键对数据进行了分组，得到的Series具有一个层次化索引（由唯一的键对组成）：
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>>> means.unstack()key2 one twokey1 a -0.714084 -2.120793b 0.642216 0.975133
在上面这些示例中，分组键均为Series。实际上，分组键可以是任何长度适当的数组：
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>>> states = np.array(['Ohio', 'California', 'California', 'Ohio', 'Ohio'])>>> years = np.array([2005, 2005, 2006, 2005, 2006])>>> df['data1'].groupby([states, years]).mean()California 2005 -2.120793 2006 0.642216Ohio 2005 0.282230 2006 -1.017495dtype: float64
3、此外，你还可以将列名（可以是字符串、数字或其他Python对象）用作分组将：
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>>> df.groupby('key1').mean() data1 data2key1 a -1.182987 0.062665b 0.808674 -0.368333>>> df.groupby(['key1', 'key2']).mean() data1 data2key1 key2 a one -0.714084 -0.005540 two -2.120793 0.199074b one 0.642216 -0.143671 two 0.975133 -0.592994
说明：在执行df.groupby('key1').mean()时，结果中没有key2列。这是因为df['key2']不是数值数据，所以被从结果中排除了。默认情况下，所有数值列都会被聚合，虽然有时可能会被过滤为一个子集。
无论你准备拿groupby做什么，都有可能会用到GroupBy的size方法，它可以返回一个含有分组大小的Series：
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>>> df.groupby(['key1', 'key2']).size()key1 key2a one 2 two 1b one 1 two 1dtype: int64
注意：分组键中的任何缺失值都会被排除在结果之外。
4、对分组进行迭代
GroupBy对象支持迭代，可以产生一组二元元组（由分组名和数据块组成）。看看下面这个简单的数据集：
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>>> for name, group in df.groupby('key1'):... print(name)... print(group)...a data1 data2 key1 key20 -0.410673 0.519378 a one1 -2.120793 0.199074 a two4 -1.017495 -0.530459 a oneb data1 data2 key1 key22 0.642216 -0.143671 b one3 0.975133 -0.592994 b two
对于多重键的情况，元组的第一个元素将会是由键值组成的元组：
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>>> for (k1, k2), group in df.groupby(['key1', 'key2']):... print k1, k2... print group...a one data1 data2 key1 key20 -0.410673 0.519378 a one4 -1.017495 -0.530459 a onea two data1 data2 key1 key21 -2.120793 0.199074 a twob one data1 data2 key1 key22 0.642216 -0.143671 b oneb two data1 data2 key1 key23 0.975133 -0.592994 b two
当然，你可以对这些数据片段做任何操作。有一个你可能会觉得有用的运算：将这些数据片段做成一个字典：
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>>> pieces = dict(list(df.groupby('key1')))>>> pieces['b'] data1 data2 key1 key22 0.642216 -0.143671 b one3 0.975133 -0.592994 b two>>> df.groupby('key1')<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x0413AE30>>>> list(df.groupby('key1'))[('a', data1 data2 key1 key20 -0.410673 0.519378 a one1 -2.120793 0.199074 a two4 -1.017495 -0.530459 a one), ('b', data1 data2 key1 key22 0.642216 -0.143671 b one3 0.975133 -0.592994 b two)]
groupby默认是在axis=0上进行分组的，通过设置也可以在其他任何轴上进行分组。那上面例子中的df来说，我们可以根据dtype对列进行分组：
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>>> df.dtypesdata1 float64data2 float64key1 objectkey2 objectdtype: object>>> grouped = df.groupby(df.dtypes, axis=1)>>> dict(list(grouped)){dtype('O'): key1 key20 a one1 a two2 b one3 b two4 a one, dtype('float64'): data1 data20 -0.410673 0.5193781 -2.120793 0.1990742 0.642216 -0.1436713 0.975133 -0.5929944 -1.017495 -0.530459}
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>>> grouped<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x041288F0>>>> list(grouped)[(dtype('float64'), data1 data20 -0.410673 0.5193781 -2.120793 0.1990742 0.642216 -0.1436713 0.975133 -0.5929944 -1.017495 -0.530459), (dtype('O'), key1 key20 a one1 a two2 b one3 b two4 a one)]
5、选取一个或一组列
对于由DataFrame产生的GroupBy对象，如果用一个（单个字符串）或一组（字符串数组）列名对其进行索引，就能实现选取部分列进行聚合的目的，即：
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>>> df.groupby('key1')['data1']<pandas.core.groupby.SeriesGroupBy object at 0x06615FD0>>>> df.groupby('key1')['data2']<pandas.core.groupby.SeriesGroupBy object at 0x06615CB0>>>> df.groupby('key1')[['data2']]<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x06615F10>
和以下代码是等效的：
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>>> df['data1'].groupby([df['key1']])<pandas.core.groupby.SeriesGroupBy object at 0x06615FD0>>>> df[['data2']].groupby([df['key1']])<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x06615F10>>>> df['data2'].groupby([df['key1']])<pandas.core.groupby.SeriesGroupBy object at 0x06615E30>
尤其对于大数据集，很可能只需要对部分列进行聚合。例如，在前面那个数据集中，如果只需计算data2列的平均值并以DataFrame形式得到结果，代码如下：
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>>> df.groupby(['key1', 'key2'])[['data2']].mean() data2key1 key2 a one -0.005540 two 0.199074b one -0.143671 two -0.592994>>> df.groupby(['key1', 'key2'])['data2'].mean()key1 key2a one -0.005540 two 0.199074b one -0.143671 two -0.592994Name: data2, dtype: float64
这种索引操作所返回的对象是一个已分组的DataFrame（如果传入的是列表或数组）或已分组的Series（如果传入的是标量形式的单个列明）：
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>>> s_grouped = df.groupby(['key1', 'key2'])['data2']>>> s_grouped<pandas.core.groupby.SeriesGroupBy object at 0x06615B10>>>> s_grouped.mean()key1 key2a one -0.005540 two 0.199074b one -0.143671 two -0.592994Name: data2, dtype: float64
6、通过字典或Series进行分组
除数组以外，分组信息还可以其他形式存在，来看一个DataFrame示例：
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>>> people = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 5),... columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],... index=['Joe', 'Steve', 'Wes', 'Jim', 'Travis']... )>>> people a b c d eJoe 0.306336 -0.139431 0.210028 -1.489001 -0.172998Steve 0.998335 0.494229 0.337624 -1.222726 -0.402655Wes 1.415329 0.450839 -1.052199 0.731721 0.317225Jim 0.550551 3.201369 0.669713 0.725751 0.577687Travis -2.013278 -2.010304 0.117713 -0.545000 -1.228323>>> people.ix[2:3, ['b', 'c']] = np.nan
假设已知列的分组关系，并希望根据分组计算列的总计：
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>>> mapping = {'a':'red', 'b':'red', 'c':'blue',... 'd':'blue', 'e':'red', 'f':'orange'}>>> mapping{'a': 'red', 'c': 'blue', 'b': 'red', 'e': 'red', 'd': 'blue', 'f': 'orange'}>>> type(mapping)<type 'dict'>
现在，只需将这个字典传给groupby即可：
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>>> by_column = people.groupby(mapping, axis=1)>>> by_column<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x066150F0>>>> by_column.sum() blue redJoe -1.278973 -0.006092Steve -0.885102 1.089908Wes 0.731721 1.732554Jim 1.395465 4.329606Travis -0.427287 -5.251905
Series也有同样的功能，它可以被看做一个固定大小的映射。对于上面那个例子，如果用Series作为分组键，则pandas会检查Series以确保其索引跟分组轴是对齐的：
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>>> map_series = pd.Series(mapping)>>> map_seriesa redb redc blued bluee redf orangedtype: object>>> people.groupby(map_series, axis=1).count() blue redJoe 2 3Steve 2 3Wes 1 2Jim 2 3Travis 2 3
7、通过函数进行分组
相较于字典或Series，Python函数在定义分组映射关系时可以更有创意且更为抽象。任何被当做分组键的函数都会在各个索引值上被调用一次，其返回值就会被用作分组名称。
具体点说，以DataFrame为例，其索引值为人的名字。假设你希望根据人名的长度进行分组，虽然可以求取一个字符串长度数组，但其实仅仅传入len函数即可：
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>> people.groupby(len).sum() a b c d e3 2.272216 3.061938 0.879741 -0.031529 0.7219145 0.998335 0.494229 0.337624 -1.222726 -0.4026556 -2.013278 -2.010304 0.117713 -0.545000 -1.228323
将函数跟数组、列表、字典、Series混合使用也不是问题，因为任何东西最终都会被转换为数组：
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>>> key_list = ['one', 'one', 'one', 'two', 'two']>>> people.groupby([len, key_list]).min() a b c d e3 one 0.306336 -0.139431 0.210028 -1.489001 -0.172998 two 0.550551 3.201369 0.669713 0.725751 0.5776875 one 0.998335 0.494229 0.337624 -1.222726 -0.4026556 two -2.013278 -2.010304 0.117713 -0.545000 -1.228323
8、根据索引级别分组
层次化索引数据集最方便的地方在于它能够根据索引级别进行聚合。要实现该目的，通过level关键字传入级别编号或名称即可：
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>>> columns = pd.MultiIndex.from_arrays([['US', 'US', 'US', 'JP', 'JP'],... [1, 3, 5, 1, 3]], names=['cty', 'tenor'])>>> columnsMultiIndex[US 1, 3, 5, JP 1, 3]>>> hier_df = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 5), columns=columns)>>> hier_dfcty US JP tenor 1 3 5 1 30 -0.166600 0.248159 -0.082408 -0.710841 -0.0971311 -1.762270 0.687458 1.235950 -1.407513 1.3040552 1.089944 0.258175 -0.749688 -0.851948 1.6877683 -0.378311 -0.078268 0.247147 -0.018829 0.744540>>> hier_df.groupby(level='cty', axis=1).count()cty JP US0 2 31 2 32 2 33 2 3
Ⅶ python使用groupby之后怎么给分组之后的列名
train.groupby(['date','day_of_week'])['cnt'].sum().reset_index()
在最后加上.reset_index()试试，有奇效，我是被下面胡乱回答的人恶心到了
Ⅷ 关于python的groupby函数
你可以把它当做一个临时变量用，比如换成a ，应该就能看懂了。不过我不太喜欢用下划线做临时变量
Ⅸ python 怎样获得groupby的结果
C# code? 1 2 3 List list = 。。。。。。; var query= list.GroupBy(q => q.Type).Select(g=>g.First()); t_News info=query.FirstOrDefault();
Ⅹ python 里groupby进行分组统计，为什么老实反馈numpy的事