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기본 그룹화
한 칼럼으로 그룹화
다음 DataFrame 사용
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'b'],
'B': [2, 8, 1, 4, 3, 8],
'C': [102, 98, 107, 104, 115, 87]})
df
# Output:
# A B C
# 0 a 2 102
# 1 b 8 98
# 2 c 1 107
# 3 a 4 104
# 4 b 3 115
# 5 b 8 87
열 A로 그룹화하고 다른 열의 평균값을 얻습니다.
df.groupby('A').mean()
# Output:
# B C
# A
# a 3.000000 103
# b 6.333333 100
# c 1.000000 107
여러 열로 그룹화
df.groupby(['A','B']).mean()
# Output:
# C
# A B
# a 2 102.0
# 4 104.0
# b 3 115.0
# 8 92.5
# c 1 107.0
결과 DataFrame의 각 행을 튜플 또는 MultiIndex (이 경우 열 A와 B의 요소 쌍)로 인덱싱하는 방법에 유의하십시오.
예를 들어 각 그룹의 항목 수를 계산하고 그 평균을 계산하는 것과 같이 여러 집계 메소드를 한 번에 적용하려면 agg 함수를 사용하십시오.
df.groupby(['A','B']).agg(['count', 'mean'])
# Output:
# C
# count mean
# A B
# a 2 1 102.0
# 4 1 104.0
# b 3 1 115.0
# 8 2 92.5
# c 1 1 107.0
그룹화 번호
다음 DataFrame의 경우 :
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame({'Age': np.random.randint(20, 70, 100),
'Sex': np.random.choice(['Male', 'Female'], 100),
'number_of_foo': np.random.randint(1, 20, 100)})
df.head()
# Output:
# Age Sex number_of_foo
# 0 64 Female 14
# 1 67 Female 14
# 2 20 Female 12
# 3 23 Male 17
# 4 23 Female 15
그룹 Age 을 세 가지 범주 (또는 저장소)로 나눕니다. 쓰레기통은 다음과 같이 주어질 수있다.
- 빈의 수를 나타내는 정수
n-이 경우 데이터 프레임의 데이터는 같은 크기의n간격으로 나뉘어집니다 - 예를 들어
bins=[19, 40, 65, np.inf]세 개의 연령 그룹(19, 40],(40, 65],(65, np.inf].
팬더는 라벨의 문자열 버전을 자동으로 할당합니다. labels 매개 변수를 문자열 목록으로 정의하여 자체 레이블을 정의 할 수도 있습니다.
pd.cut(df['Age'], bins=4)
# this creates four age groups: (19.951, 32.25] < (32.25, 44.5] < (44.5, 56.75] < (56.75, 69]
Name: Age, dtype: category
Categories (4, object): [(19.951, 32.25] < (32.25, 44.5] < (44.5, 56.75] < (56.75, 69]]
pd.cut(df['Age'], bins=[19, 40, 65, np.inf])
# this creates three age groups: (19, 40], (40, 65] and (65, infinity)
Name: Age, dtype: category
Categories (3, object): [(19, 40] < (40, 65] < (65, inf]]
groupby 에서 그것을 사용하여 foo의 평균 수를 구하십시오.
age_groups = pd.cut(df['Age'], bins=[19, 40, 65, np.inf])
df.groupby(age_groups)['number_of_foo'].mean()
# Output:
# Age
# (19, 40] 9.880000
# (40, 65] 9.452381
# (65, inf] 9.250000
# Name: number_of_foo, dtype: float64
연령 그룹 및 성별을 십자 표시 :
pd.crosstab(age_groups, df['Sex'])
# Output:
# Sex Female Male
# Age
# (19, 40] 22 28
# (40, 65] 18 24
# (65, inf] 3 5
그룹의 열 선택
groupby를 수행 할 때 단일 열 또는 열 목록을 선택할 수 있습니다.
In [11]: df = pd.DataFrame([[1, 1, 2], [1, 2, 3], [2, 3, 4]], columns=["A", "B", "C"])
In [12]: df
Out[12]:
A B C
0 1 1 2
1 1 2 3
2 2 3 4
In [13]: g = df.groupby("A")
In [14]: g["B"].mean() # just column B
Out[14]:
A
1 1.5
2 3.0
Name: B, dtype: float64
In [15]: g[["B", "C"]].mean() # columns B and C
Out[15]:
B C
A
1 1.5 2.5
2 3.0 4.0
agg 를 사용하여 수행 할 열과 집계를 지정할 수도 있습니다.
In [16]: g.agg({'B': 'mean', 'C': 'count'})
Out[16]:
C B
A
1 2 1.5
2 1 3.0
개수 대 크기별 집계
size 와 count 의 차이는 다음과 같습니다.
size 는 NaN 값을 count 하지만 count 는 그렇지 않습니다.
df = pd.DataFrame(
{"Name":["Alice", "Bob", "Mallory", "Mallory", "Bob" , "Mallory"],
"City":["Seattle", "Seattle", "Portland", "Seattle", "Seattle", "Portland"],
"Val": [4, 3, 3, np.nan, np.nan, 4]})
df
# Output:
# City Name Val
# 0 Seattle Alice 4.0
# 1 Seattle Bob 3.0
# 2 Portland Mallory 3.0
# 3 Seattle Mallory NaN
# 4 Seattle Bob NaN
# 5 Portland Mallory 4.0
df.groupby(["Name", "City"])['Val'].size().reset_index(name='Size')
# Output:
# Name City Size
# 0 Alice Seattle 1
# 1 Bob Seattle 2
# 2 Mallory Portland 2
# 3 Mallory Seattle 1
df.groupby(["Name", "City"])['Val'].count().reset_index(name='Count')
# Output:
# Name City Count
# 0 Alice Seattle 1
# 1 Bob Seattle 1
# 2 Mallory Portland 2
# 3 Mallory Seattle 0
그룹 집계
In [1]: import numpy as np
In [2]: import pandas as pd
In [3]: df = pd.DataFrame({'A': list('XYZXYZXYZX'), 'B': [1, 2, 1, 3, 1, 2, 3, 3, 1, 2],
'C': [12, 14, 11, 12, 13, 14, 16, 12, 10, 19]})
In [4]: df.groupby('A')['B'].agg({'mean': np.mean, 'standard deviation': np.std})
Out[4]:
standard deviation mean
A
X 0.957427 2.250000
Y 1.000000 2.000000
Z 0.577350 1.333333
여러 열의 경우 :
In [5]: df.groupby('A').agg({'B': [np.mean, np.std], 'C': [np.sum, 'count']})
Out[5]:
C B
sum count mean std
A
X 59 4 2.250000 0.957427
Y 39 3 2.000000 1.000000
Z 35 3 1.333333 0.577350
다른 파일의 그룹 내보내기
groupby() 의해 반환 된 객체를 반복 할 수 있습니다. 이터레이터는 (Category, DataFrame) 튜플을 포함합니다.
# Same example data as in the previous example.
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame({'Age': np.random.randint(20, 70, 100),
'Sex': np.random.choice(['Male', factor'Female'], 100),
'number_of_foo': np.random.randint(1, 20, 100)})
# Export to Male.csv and Female.csv files.
for sex, data in df.groupby('Sex'):
data.to_csv("{}.csv".format(sex))
원본 데이터 프레임을 보존하면서 변환을 사용하여 그룹 수준의 통계를 얻습니다.
예:
df = pd.DataFrame({'group1' : ['A', 'A', 'A', 'A',
'B', 'B', 'B', 'B'],
'group2' : ['C', 'C', 'C', 'D',
'E', 'E', 'F', 'F'],
'B' : ['one', np.NaN, np.NaN, np.NaN,
np.NaN, 'two', np.NaN, np.NaN],
'C' : [np.NaN, 1, np.NaN, np.NaN,
np.NaN, np.NaN, np.NaN, 4]})
df
Out[34]:
B C group1 group2
0 one NaN A C
1 NaN 1.0 A C
2 NaN NaN A C
3 NaN NaN A D
4 NaN NaN B E
5 two NaN B E
6 NaN NaN B F
7 NaN 4.0 B F
group1 과 group2 의 각 조합에 대해 B의 누락 된 관측치 수를 얻고 싶습니다. groupby.transform 은 정확히 그렇게하는 매우 강력한 기능입니다.
df['count_B']=df.groupby(['group1','group2']).B.transform('count')
df
Out[36]:
B C group1 group2 count_B
0 one NaN A C 1
1 NaN 1.0 A C 1
2 NaN NaN A C 1
3 NaN NaN A D 0
4 NaN NaN B E 1
5 two NaN B E 1
6 NaN NaN B F 0
7 NaN 4.0 B F 0
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