【python】upby（）聚合，分组级运算
pandas提供了一个灵活高效的groupby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要
等操作。根据一个或多个键（可以是函数、数组或DataFrame列名）拆分pandas对象。计算分组摘要统
计，如计数、平均值、标准差，或用户自定义函数。对DataFrame的列应用各种各样的函数。应用组内转换
或其他运算，如规格化、线性回归、排名或选取子集等。计算透视表或交叉表。执行分位数分析以及其他分
组分析。
groupby分组函数：
返回值：返回重构格式的DataFrame，特别注意，groupby里面的字段内的数据重构后都会
变成索引
groupby(),一般和sum()、mean()一起使用，如下例：
先自定义生成数组
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'key1':list('ababa'),
'key2': ['one','two','one','two','one'],
'data1': np.random.randn(5),
'data2': np.random.randn(5)})
print(df)
data1    data2 key1 key2
0 -1.313101 -0.453361    a  one
1  0.791463  1.096693    b  two
2  0.462611  1.150597    a  one
3 -0.216121  1.381333    b  two
4  0.077367 -0.282876    a  one
应用groupby,分组键均为Series(譬如df[‘xx’])，实际上分组键可以是任何长度适当的数组
#将df['data1']按照分组键为df['key1']进行分组
grouped=df['data1'].groupby(df['key1'])
an())
key1
a  -0.257707
b    0.287671
Name: data1, dtype: float64
states=np.array(['Ohio','California','California','Ohio','Ohio'])
years=np.array([2005,2005,2006,2005,2006])
#states第一层索引，years第二层分层索引
print(df['data1'].groupby([states,years]).mean())
California  2005    0.791463
2006    0.462611
Ohio        2005  -0.764611
2006    0.077367
Name: data1, dtype: float64
#df根据‘key1’分组，然后对df剩余数值型的数据运算
df.groupby('key1').mean()
data1    data2
key1                   
a    -0.257707  0.138120
b    0.287671  1.239013
#可以看出没有key2列，因为df[‘key2’]不是数值数据，所以被从结果中移除。默认情况下，所有数值列都会被聚合，虽然有时可能被过滤为一个子集。
对分组进行迭代
#name就是groupby中的key1的值，group就是要输出的内容
for name, group upby('key1'):
print (name,group)
a      data1    data2 key1 key2
0 -1.313101 -0.453361    a  one
2  0.462611  1.150597    a  one
4  0.077367 -0.282876    a  one
b      data1    data2 key1 key2
1  0.791463  1.096693    b  two
3 -0.216121  1.381333    b  two
对group by后的内容进行操作，可转换成字典
#转化为字典
piece=dict(upby('key1')))
{'a':      data1    data2 key1 key2
0 -1.313101 -0.453361    a  one
2  0.462611  1.150597    a  one
4  0.077367 -0.282876    a  one, 'b':      data1    data2 key1 key2
groupby是什么函数1  0.791463  1.096693    b  two
3 -0.216121  1.381333    b  two}
#对字典取值
value = piece['a']
groupby默认是在axis=0上进行分组的，通过设置也可以在其他任何轴上进行分组
upby(df.dtypes, axis=1)
value = dict(list(grouped))
print(value)
{dtype('float64'):      data1    data2
0 -1.313101 -0.453361
1  0.791463  1.096693
2  0.462611  1.150597
3 -0.216121  1.381333
4  0.077367 -0.282876, dtype('O'):  key1 key2
0    a  one
1    b  two
2    a  one
3    b  two
4    a  one}
对于大数据，很多情况是只需要对部分列进行聚合
#对df进行'key1'，'key2'的两次分组，然后取data2的数据，对两次细分的分组数据取均值
value = df.groupby(['key1','key2'])[['data2']].mean()
data2
key1 key2         
a    one  0.138120
b    two  1.239013
----------------------------------
df
Out[1]:
data1    data2 key1 key2
0 -1.313101 -0.453361    a  one
1  0.791463  1.096693    b  two
2  0.462611  1.150597    a  one
3 -0.216121  1.381333    b  two
4  0.077367 -0.282876    a  one
----------------------------------
df['key2'].iloc[-1] ='two'
value = df.groupby(['key1','key2'])[['data2']].mean()
value
Out[2]:
data2
key1 key2         
a    one  0.348618
two  -0.282876
b    two  1.239013

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