pandas groupby 详解

时间：2025-04-28 11:32:37

Name	Brand	Cloth	Count
girl	uniql	sweater	3
girl	etam	suit	1
girl	etam	pants	1
girl	lagogo	jacket	2
boy		pants	2
boy	hailan	t-shirt	1
mother	hengyuanxiang	coat	2
mother	hengyuanxiang	sweater	1
mother		coat	1
father	hailan	t-shirt	2
father	hailan	sweater	1
father	hailan	pants	3


本文数据源如上，Name:在家庭中的身份， Brand:衣服品牌， ClothType：衣服数量，Count:衣服数量

import pandas as pd

data=pd.read_excel('')
 
 
如果是csv文件：

import pandas as pd

data=pd.read_csv('',sep=',')

查看data的内容：
data
Out[1]: 
      Name          Brand    Cloth  Count
0     girl          uniql  sweater      3
1     girl           etam     suit      1
2     girl           etam    pants      1
3     girl         lagogo   jacket      2
4      boy            NaN    pants      2
5      boy         hailan  t-shirt      1
6   mother  hengyuanxiang     coat      2
7   mother  hengyuanxiang  sweater      1
8   mother            NaN     coat      1
9   father         hailan  t-shirt      2
10  father         hailan  sweater      1
11  father         hailan    pants      3



获取列名：

Out[2]: Index(['Name', 'Brand', 'Cloth', 'Count'], dtype='object')
[0]
Out[2]: 'Name'
[1]
Out[3]: 'Brand'

获取index:

Out[3]: RangeIndex(start=0, stop=12, step=1)


从0开始，到12停，不包括12.所以一共有12行数据
获取values:

Out[4]: 
array([['girl', 'uniql', 'sweater', 3],
       ['girl', 'etam', 'suit', 1],
       ['girl', 'etam', 'pants', 1],
       ['girl', 'lagogo', 'jacket', 2],
       ['boy', nan, 'pants', 2],
       ['boy', 'hailan', 't-shirt', 1],
       ['mother', 'hengyuanxiang', 'coat', 2],
       ['mother', 'hengyuanxiang', 'sweater', 1],
       ['mother', nan, 'coat', 1],
       ['father', 'hailan', 't-shirt', 2],
       ['father', 'hailan', 'sweater', 1],
       ['father', 'hailan', 'pants', 3]], dtype=object)


获取某一行：
[1]
Out[5]: array(['girl', 'etam', 'suit', 1], dtype=object)

获取某一格：
[1][2]
Out[6]: 'suit'


按某一列关键字分组：
gp=('Brand')#写(data['Brand'])也是一样的
gp
Out[10]: < object at 0x0000000008309B38>
type(gp)
Out[11]: 


gp是一个把dataframe groupby以后的对象，它实际上还没有进行任何计算，只是一个暂时存储的容器。
对这个暂时存储的容器进行计数，因为是按'Brand'分的组，：
()
Out[13]: 
               Name  Cloth  Count
Brand                            
etam              2      2      2
hailan            4      4      4
hengyuanxiang     2      2      2
lagogo            1      1      1
uniql             1      1      1


看到按'Brand'分组后的这个结果，Name,Cloth,Count列在每种Brand所对应行的数字都一样，比如：2 2 2.可以理解为每种Brand各有多少行数据,把这个行数显示在所有列。
因为我们选择时是(),而不是data['Count'].groupby()
 .:可以看到分组计数后的index是'Brand‘，这是因为分组是按'Brand’字段分的 
 
 
 
().index
Out[14]: Index(['etam', 'hailan', 'hengyuanxiang', 'lagogo', 'uniql'], dtype='object', name='Brand')

 
 
 
  


 
 

   想知道每种Brand的衣服有多少人穿多少种，其实只看 Count列就行了。 
 
 
 

   比如father虽然有2件T-shirt,1件sweater,3件pants，还是算1个人穿3种hailan。boy有一件hailan的t-shirt,算1个人穿1种hailan。所以hailan对应4。 总之，count()函数可以理解为对Count列去重的和。 
 
 
 
 
  
gp1=data['Count'].groupby(data['Brand'])
() #和()结果一样
Out[20]: 
Brand
etam             2
hailan           4
hengyuanxiang    2
lagogo           1
uniql            1
Name: Count, dtype: int64

 
  
 
   


 想求某品牌被人均拥有的件数的平均值： 
 
 
 

   比如hailan就是father的2件T恤，1件毛衣，3条裤子，还有boy的1件T恤。 （2+1+3+1)/4=1.75。 分母4可以理解为刚才所说的 () :每种Brand的衣服有多少人穿多少种 
 
 
 

   比如hengyuanxiang就是mother的2件大衣，1件毛衣 ,（2+1）/2=1.5 
 
 
 
 
  
()
Out[21]: 
Brand
etam             1.00
hailan           1.75
hengyuanxiang    1.50
lagogo           2.00
uniql            3.00
Name: Count, dtype: float64
 
  说明：type(())  是 Series类型。之所以index叫'Brand',是因为原datafram是按'Brand' groupby的 
  


 
 
 
  
 
 
 
 
 
  
 
 
 
 
 
  想求某品牌被每人拥有的件数：（与“”想知道每种Brand的衣服有多少人穿多少种“ .count( ）算法的区别在于 不去重） 
 
 
 
 
  在Count列上加和 
 
 
 
 
   
  
(sum) #就是 data['Count'].groupby(data['Brand']).agg(sum) , agg里也可以写'sum'，与不加单引号等效
Out[5]: 
Brand
etam             2
hailan           7
hengyuanxiang    3
lagogo           2
uniql            3
Name: Count, dtype: int64

 
  
 
   
 
  
 综上所述可以观察出，()操作的结果等于 (sum)/() 
 
 
 
 
  


 
 
 
  遍历分组：
 
 
 
 
 
 
for name,group in (data['Brand']):
    print(name)
    print(group)
    
etam
   Name Brand  Cloth  Count
1  girl  etam   suit      1
2  girl  etam  pants      1
hailan
      Name   Brand    Cloth  Count
5      boy  hailan  t-shirt      1
9   father  hailan  t-shirt      2
10  father  hailan  sweater      1
11  father  hailan    pants      3
hengyuanxiang
     Name          Brand    Cloth  Count
6  mother  hengyuanxiang     coat      2
7  mother  hengyuanxiang  sweater      1
lagogo
   Name   Brand   Cloth  Count
3  girl  lagogo  jacket      2
uniql
   Name  Brand    Cloth  Count
0  girl  uniql  sweater      3

 
 
 由上可以看出，brand为NaN 的衣服并没有被分组，自动忽略不计了。 
 
 
 

 
 

 
 
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：
 
 
写法一：
 
 
 
 
('Brand')['Count'].sum()#等价于('Brand')['Count'].agg(sum)，等价于('Brand')['Count'].agg('sum')#等价于('Brand').agg('sum')['Count'],等价于('Brand').agg(sum)['Count'],等价于('Brand').sum()['Count']
Out[13]: 
Brand
etam             2
hailan           7
hengyuanxiang    3
lagogo           2
uniql            3
Name: Count, dtype: int64
 
 
 
 
这和写法二：
 
 
 
 
data['Count'].groupby(data['Brand']).sum()
Out[19]: 
Brand
etam             2
hailan           7
hengyuanxiang    3
lagogo           2
uniql            3
Name: Count, dtype: int64
 
 
 
 
是等效的
 
 

 
 
注意写法一里面的'Brand'不用必须写成（当然也可以写成）data['Brand']，是因为()由于是对data这个dataframe调用的方法，所以能识别出data的字段'Brand'。但是写法二是对data['Count'] 这个Series对象调用的groupby,不认识'Brand'，只认识data['Brand'],如果写法二还写成.groupby('Brand')就会报错。
 
 

 
 
双索引分组：
 
 
想知道每人拥有每种品牌的衣服多少种类型（类型就是Cloth字段，写成ClothType大家更容易理解哈）：
 
 
 
 
(['Name','Brand'])['Count'].count() #和写.size( )效果一样
Out[31]: 
Name    Brand        
boy     hailan           1
father  hailan           3
girl    etam             2
        lagogo           1
        uniql            1
mother  hengyuanxiang    2
Name: Count, dtype: int64

 
 
 从结果可以看出，对boy拥有的没Brand的一条裤子，和mother没牌子的一件大衣，都自动忽略不计了。 
 
 
 

 
 

 
 
最后，感谢/leonis_v/article/details/51832916的分享
 
 
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