Python pandas.Series.groupby用法及代码示例

用法: Series.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=NoDefault.no_default, observed=False, dropna=True)

使用映射器或按一系列列对系列进行分组。

groupby 操作涉及拆分对象、应用函数和组合结果的某种组合。这可用于对大量数据进行分组并在这些组上进行计算操作。

参数：

by：映射、函数、标签或标签列表

用于确定 groupby 的组。如果by 是一个函数，它会在对象索引的每个值上调用。如果传递了 dict 或 Series，则 Series 或 dict VALUES 将用于确定组(Series 的值首先对齐；参见 .align() 方法)。如果传递了长度等于所选轴的列表或 ndarray(请参阅 groupby 用户指南)，则使用这些值 as-is 来确定组。标签或标签列表可以通过 self 中的列传递给分组。请注意，元组被解释为(单个)键。

axis：{0 或 ‘index’，1 或 ‘columns’}，默认 0

沿行 (0) 或列 (1) 拆分。

level：int，级别名称或此类的序列，默认无

如果轴是 MultiIndex(分层)，则按特定级别或多个级别分组。

as_index：布尔值，默认为真

对于聚合输出，返回以组标签为索引的对象。仅与 DataFrame 输入相关。 as_index=False 实际上是 “SQL-style” 分组输出。

sort：布尔值，默认为真

对组键进行排序。关闭此函数可获得更好的性能。请注意，这不会影响每组内的观察顺序。 Groupby 保留每个组内的行顺序。

group_keys：布尔值，默认为真

调用 apply 时，将组键添加到索引以识别片段。

squeeze：布尔值，默认为 False

如果可能，减少返回类型的维数，否则返回一致的类型。

observed：布尔值，默认为 False

这仅适用于任何 groupers 是分类的。如果为真：仅显示分类分组的观察值。如果为 False：显示分类分组的所有值。

dropna：布尔值，默认为真

如果为 True，并且组键包含 NA 值，则 NA 值连同行/列将被删除。如果为 False，NA 值也将被视为组中的键。

系列分组: 返回包含有关组的信息的 groupby 对象。

注意：

有关更详细的用法和示例，请参阅用户指南，包括将对象分成组、遍历组、选择组、聚合等。

例子：

>>> ser = pd.Series([390., 350., 30., 20.],
...                 index=['Falcon', 'Falcon', 'Parrot', 'Parrot'], name="Max Speed")
>>> ser
Falcon    390.0
Falcon    350.0
Parrot     30.0
Parrot     20.0
Name:Max Speed, dtype:float64
>>> ser.groupby(["a", "b", "a", "b"]).mean()
a    210.0
b    185.0
Name:Max Speed, dtype:float64
>>> ser.groupby(level=0).mean()
Falcon    370.0
Parrot     25.0
Name:Max Speed, dtype:float64
>>> ser.groupby(ser > 100).mean()
Max Speed
False     25.0
True     370.0
Name:Max Speed, dtype:float64

按索引分组

我们可以使用 level 参数对分层索引的不同级别进行分组：

>>> arrays = [['Falcon', 'Falcon', 'Parrot', 'Parrot'],
...           ['Captive', 'Wild', 'Captive', 'Wild']]
>>> index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('Animal', 'Type'))
>>> ser = pd.Series([390., 350., 30., 20.], index=index, name="Max Speed")
>>> ser
Animal  Type
Falcon  Captive    390.0
        Wild       350.0
Parrot  Captive     30.0
        Wild        20.0
Name:Max Speed, dtype:float64
>>> ser.groupby(level=0).mean()
Animal
Falcon    370.0
Parrot     25.0
Name:Max Speed, dtype:float64
>>> ser.groupby(level="Type").mean()
Type
Captive    210.0
Wild       185.0
Name:Max Speed, dtype:float64

我们还可以通过定义 dropna 参数来选择是否在组键中包含 NA ，默认设置为 True 。

>>> ser = pd.Series([1, 2, 3, 3], index=["a", 'a', 'b', np.nan])
>>> ser.groupby(level=0).sum()
a    3
b    3
dtype:int64

>>> ser.groupby(level=0, dropna=False).sum()
a    3
b    3
NaN  3
dtype:int64

>>> arrays = ['Falcon', 'Falcon', 'Parrot', 'Parrot']
>>> ser = pd.Series([390., 350., 30., 20.], index=arrays, name="Max Speed")
>>> ser.groupby(["a", "b", "a", np.nan]).mean()
a    210.0
b    350.0
Name:Max Speed, dtype:float64

>>> ser.groupby(["a", "b", "a", np.nan], dropna=False).mean()
a    210.0
b    350.0
NaN   20.0
Name:Max Speed, dtype:float64

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.Series.groupby。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

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返回：

注意：

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