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DataFrame.groupby()所见的各种用法详解
脚本专栏 2024/12/26 佚名
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groupby的函数定义：

DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, **kwargs)

  • by :接收映射、函数、标签或标签列表；用于确定聚合的组。
  • axis : 接收 0/1；用于表示沿行(0)或列(1)分割。
  • level : 接收int、级别名称或序列，默认为None；如果轴是一个多索引(层次化)，则按一个或多个特定级别分组。
  • as_index：接收布尔值，默认Ture；Ture则返回以组标签为索引的对象，False则不以组标签为索引。

其他的参数解释就看文档吧：链接：pandas.DataFrame.groupby 介绍文档

所见 1 ：日常用法

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Gender' : ['男', '女', '男', '男', '男', '男', '女', '女', '女'],
          'name' : ['周杰伦', '蔡依林', '林俊杰', '周杰伦', '林俊杰', '周杰伦', '田馥甄', '蔡依林', '田馥甄'],
          'income' : [4.5, 2.9, 3.8, 3.7, 4.0, 4.1, 1.9, 4.1, 3.2],
         'expenditure' : [1.5, 1.9, 2.8, 1.7, 4.1, 2.5, 1.1, 3.4, 1.2]
         })
#根据其中一列分组
df_expenditure_mean = df.groupby(['Gender']).mean()

#根据其中两列分组
df_expenditure_mean = df.groupby(['Gender', 'name']).mean()

#只对其中一列求均值
df_expenditure_mean = df.groupby(['Gender', 'name'])['income'].mean()

输出示例：

DataFrame.groupby()所见的各种用法详解

 所见 2 ：解决groupby.sum() 后层级索引levels上移的问题

上图中的输出二，虽然是 DataFrame 的格式，但是若需要与其他表匹配的时候，这个格式就有些麻烦了。匹配数据时，我们需要的数据格式是：列名都在第一行，数据行中也不能有 Gender 列这样的合并单元格。因此，我们需要做一些调整，将 as_index 改为 False ，默认是 Ture 。

#不以组标签为索引，通过 as_index 来实现
df_expenditure_mean = df.groupby(['Gender', 'name'], as_index=False).mean()

输出：

DataFrame.groupby()所见的各种用法详解

所见 3 ：解决groupby.apply() 后层级索引levels上移的问题

在所见 2 中我们知道，使用参数 as_index 就可使 groupby 的结果不以组标签为索引，但是后来在使用 groupby.apply() 时发现，as_index 参数失去了效果。如下例所示：

# 使用了 as_index=False，但是从输出结果中可见没起到作用
df_apply = df.groupby(['Gender', 'name'], as_index=False).apply(lambda x: sum(x['income']-x['expenditure'])/sum(x['income']))
df_apply = pd.DataFrame(df_apply,columns=['存钱占比'])#转化成dataframe格式

输出：

DataFrame.groupby()所见的各种用法详解

解决办法： 加一句df_apply_index = df_apply.reset_index()

# 加一句df_apply_index = df_apply.reset_index()
df_apply = df.groupby(['Gender', 'name'], as_index=False).apply(lambda x: sum(x['income']-x['expenditure'])/sum(x['income']))
df_apply = pd.DataFrame(df_apply,columns=['存钱占比'])#转化成dataframe格式
df_apply_index = df_apply.reset_index()

输出：

DataFrame.groupby()所见的各种用法详解

所见 4 ：groupby函数的分组结果保存成DataFrame

所见 1 中的输出三，明显是  Series ,我们需要将其转化为 DataFrame 格式的数据。

#只对其中一列求均值，并转化为 DataFrame
df_expenditure_mean = df.groupby(['Gender', 'name'], as_index=False)['income'].mean()
df_expenditure_mean = pd.DataFrame(df_expenditure_mean)#转化成dataframe格式
df_expenditure_mean.rename(columns={'income':'收入均值'}, inplace = True)

输出：

DataFrame.groupby()所见的各种用法详解

标签：
DataFrame.groupby()用法,DataFrame,groupby
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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？

根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。

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