在数据分析过程中经常需要对数据集进行分组，并且统计均值，最大值等等。那么 groupby() 的学习就十分有必要了

groupby(): 分组

官方文档：

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DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, observed=False, dropna=True)

A groupby operation involves some combination of splitting the object, applying a function, and combining the results. This can be used to group large amounts of data and compute operations on these groups.

Parameters：

by
axis
level
as_index
sort
group_keys
observed
dropna

Returns:
DataFrameGroupBy , Returns a groupby object that contains information about the groups.

生成一个学生数据集，包含身高和成绩：

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import pandas as pd
import numpy as np

classes = ["A", "B", "C"]

student = pd.DataFrame({
    'class': [classes[x] for x in np.random.randint(0,len(classes),10)],
    'height': np.random.randint(150, 190, 10),
    'score': np.random.randint(50, 100, 10)
    })

按班级分组：

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# 按班级分组
group = student.groupby('class')

# pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy
type(group)

list(group) 的结果是：

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Out[]: 
[('A',
    class  height  score  score_mean
  3     A     167     65   74.333333
  8     A     163     73   74.333333
  9     A     167     85   74.333333),
 ('B',
    class  height  score  score_mean
  1     B     175     76   59.666667
  6     B     151     53   59.666667
  7     B     185     50   59.666667),
 ('C',
    class  height  score  score_mean
  0     C     166     65        71.0
  2     C     185     61        71.0
  4     C     183     59        71.0
  5     C     182     99        71.0)]

可以看到，groupby的过程将整个df按照指定的字段分为若干个子df

之后的agg、apply等操作都是对子df的操作

agg(): 聚合操作

常见的有：

min最小值
max最大值
sum求和
mean求均值
count计数
median中位数
std标准差
var方差

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# 聚合操作之后的返回值类型为dataframe
a = student.groupby('class').agg('mean')
a = group.agg('mean')

# 可以用字典来指定对不用的列求不同的值
b = student.groupby('class').agg({'score':'mean','height':'median'})

a：

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Out[]: 
           height      score
class                       
A      165.666667  74.333333
B      170.333333  59.666667
C      179.000000  71.000000

b：

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Out[26]: 
           score  height
class                   
A      74.333333   167.0
B      59.666667   175.0
C      71.000000   182.5

transform()

agg() 是返回统计的结果，返回值为df
transform() 对每一条数据进行处理, 相同组有相同的结果, 组内求完均值后会按照原索引的顺序返回结果

返回series

如果要在student上加一列学生所在班级的平均分

不使用transform需要两步：

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# 1.先得到班级平均值的dict
avg_score_dict = student.groupby('class')['score'].mean().to_dict()
# 2.再对每个学生根据班级map一下
student['score_mean'] = student['class'].map(avg_score_dict)

使用transform只需要一步：

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student['score_mean'] = student.groupby('class')['score'].transform('mean')

apply():

能够传入任意自定义的函数，实现复杂的数据操作

注意：

groupby后的apply，以分组后的子DataFrame作为参数传入指定函数的，基本操作单位是DataFrame，而之前介绍的apply的基本操作单位是Series
apply拥有更大的灵活性，但运行效率会比agg和transform更慢

假设我需要获取每个班分数最高的学生的数据：

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# 获取分数最高的学生
def get_highest_student(x):
    df = x.sort_values(by='score', ascending=False)
    return df.iloc[0, :]

highest_student = student.groupby('class', as_index=False).apply(get_highest_student)

【Pandas】学习笔记之groupby()、agg()、transform()

groupby(): 分组

官方文档：

agg(): 聚合操作

transform()

apply():