python分组函数 python分组函数与比较运算符

python--pandas分组聚合

groupby 方法是pandas中的分组方法，对数据框采用 groupby 方法后，返回的是 DataFrameGroupBy 对象，一般分组操作后会进行聚合操作。

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对数据框按 A 列进行分组，产生分组数据框。分组数据框是可迭代对象，可以进行循环遍历，可以看出在循环中，每个元素的类型是元组，

元组的第一个元素是分组值，第二个元素是对应的分组数据框。

可以对分组后的数据框直接使用聚合方法 agg ，对分组数据框的每一列计算统计函数值。

可以根据数据框外的序列数据对数据框进行分组，需要注意 序列长度需要与数据框行数相同 。

可以根据数据框的多列对数据框进行分组。

根据 A , B 列进行分组，然后求和。

可以根据索引对数据框进行分组，需要设置 level 参数。

数据框只有一层索引，设置参数 level=0 。

当数据框索引有多层时，也可以根据需求设置 level 参数，完成分组聚合。

设置 level 参数，如需要根据第一层索引，即 id1 进行分组，可以设置 level=0 或 level='id1' 完成分组聚合。

分组后一般会进行聚合操作，用 agg 方法进行聚合。

对分组后数据框使用单个函数进行聚合，单个聚合函数会对每列进行计算，然后合并返回。聚合函数以字符串的形式传入。

可以对分组后的数据指定列进行分组聚合。需要注意 子列需要用[]包裹 。

聚合函数也可以传入自定义的匿名函数。

聚合函数可以是多个函数。聚合时，多个聚合函数会对每列进行计算，然后合并返回。聚合函数以列表的形式传入。

聚合返回后的数据列名有两层索引，第一层是聚合的列名，第二层是使用的聚合函数名。如果需要对返回的聚合函数名重命名，

需要在传参时，传入元组，第一个元素为聚合函数名，第二个元素为聚合函数。

同样，也可以传入匿名函数。

如果需要对不同的列进行不同的聚合计算，则需要传入字典的形式。

可以重命名聚合后的列名，注意 只能对一列传入一个聚合函数时有效 。

python groupby忽略每组前几个

python中groupby函数主要的作用是进行数据的分组以及分组后地组内运算！

对于数据的分组和分组运算主要是指groupby函数的应用，具体函数的规则如下：

df[](指输出数据的结果属性名称).groupby([df[属性],df[属性])(指分类的属性，数据的限定语，可以有多个).mean()(对于数据的计算方式——函数名称)

另外，我们也可以过滤掉和忽略掉你不想要的组，而是返回一个类似索引对象。在这个对象中，我们分组时需要设置一个过滤条件，那么没有通过的分组的元素被NaN 填充，这样分组后被NaN 填充的数据就可以忽略了。

Python分组

前言分组原理

核心：

1.不论分组键是数组、列表、字典、Series、函数，只要其与待分组变量的轴长度一致都可以传入groupby进行分组。

2.默认axis=0按行分组，可指定axis=1对列分组。

对数据进行分组操作的过程可以概括为：split-apply-combine三步：

1.按照键值（key）或者分组变量将数据分组。

2.对于每组应用我们的函数，这一步非常灵活，可以是python自带函数，可以是我们自己编写的函数。

3.将函数计算后的结果聚合。

1 分组模式及其对象

1.1 分组的一般模式

三个要素:分组依据、数据来源、操作及其返回结果

df.groupby(分组依据)[数据来源].使用操作

1.2 分组依据的本质

1.3Groupby 对象

通过 ngroups 属性，可以访问分为了多少组:

通过 groups 属性，可以返回从 组名映射到 组索引列表的字典:

当 size 作为 DataFrame 的属性时，返回的是表长乘以表宽的大小，但在 groupby 对象上表示统计每个组的 元素个数:

通过 get_group 方法可以直接获取所在组对应的行，此时必须知道组的具体名字:

1.4 分组的三大操作

分组的三大操作:聚合、变换和过滤

2.聚合函数

2.1内置聚合函数

包括如下函数: max/min/mean/median/count/all/any/idxmax/idxmin/mad/nunique/skew/quantile/sum/std/var/sem/size/prod

2.2agg 方法

【a】使用多个函数

当使用多个聚合函数时，需要用列表的形式把内置聚合函数的对应的字符串传入，先前提到的所有字符串都是合法的。

【b】对特定的列使用特定的聚合函数

对于方法和列的特殊对应，可以通过构造字典传入 agg 中实现，其中字典以列名为键，以聚合字符串或字符串列表为值。

【c】使用自定义函数

在 agg 中可以使用具体的自定义函数，需要注意传入函数的参数是之前数据源中的列，逐列进行计算

【d】聚合结果重命名 如果想要对结果进行重命名，只需要将上述函数的位置改写成元组，元组的第一个元素为新的名字，第二个位置为原来的函数，包括聚合字符串和自定义函数

3 变换和过滤

3.1 变换函数与 transform 方法

变 换 函 数 的 返 回 值 为 同 长 度 的 序 列， 最 常 用 的 内 置 变 换 函 数 是 累 计 函 数:cum- count/cumsum/cumprod/cummax/cummin ，它们的使用方式和聚合函数类似，只不过完成的是组内 累计操作。

3.2 组索引与过滤

过滤在分组中是对于组的过滤，而索引是对于行的过滤

组过滤作为行过滤的推广，指的是如果对一个组的全体所在行进行统计的结果返回 True 则会被保留，False 则该组会被过滤，最后把所有未被过滤的组其对应的所在行拼接起来作为 DataFrame 返回。

在 groupby 对象中，定义了 filter 方法进行组的筛选，其中自定义函数的输入参数为数据源构成的 DataFrame 本身，在之前例子中定义的 groupby 对象中，传入的就是 df[['Height', 'Weight']] ，因此所有表方法和属性 都可以在自定义函数中相应地使用，同时只需保证自定义函数的返回为布尔值即可。

4 跨列分组

4.1 apply 的引入

4.2 apply 的使用

在设计上，apply 的自定义函数传入参数与 filter 完全一致，只不过后者只允许返回布尔值

【a】标量情况:结果得到的是 Series ，索引与 agg 的结果一致

【b】Series 情况:得到的是 DataFrame ，行索引与标量情况一致，列索引为 Series 的索引

【c】DataFrame 情况:得到的是 DataFrame ，行索引最内层在每个组原先 agg 的结果索引上，再加一层返 回的 DataFrame 行索引，同时分组结果 DataFrame 的列索引和返回的 DataFrame 列索引一致

Python气象数据处理进阶之Xarray(5)：数据整合（分组，合并...）

这部分同pandas的gorupby函数基本相同，实现对数据的分组归类等等。

split·将数据分为多个独立的组。

apply·对各个组进行操作。

combine·将各个组合并为一个数据对象。

创建一个dataset

我对官网的例子加以修改以便更好的理解。

解释下数据结构，创建了一个二维数据u(lat, lon)，坐标数据为latitude 和country ，强调一下这里创建的是dataset,而不是dataArray，分不清的可以再看看本系列的第一篇文章。坐标数据不等于u的坐标。创建coords部分都指明了latitude 和 country 都是针对lat的扩展。

我们可以这样理解，对于纬度的分类，我们可以按纬度的大小分，也就是"latitude": [10, 20, 30, 40] ； 我们也可以对纬度所在的国家分，"country": ("x", list("abba") ，那比如我们想求某个国家的数据的平均时就十分方便。

下边我们进行分组：

说明第0和第4个数是国家a的，第2和第3是国家b的。

.groups换成.mean() 则就是对分组求平均，以此类推。

必须添加一个list才可以将其分类结果打印出来。直接打印DatasetGroupBy object是不能输出结果的。

那么针对经纬度的坐标的分组怎么实现呢，比如说选出区间在多少到多少之间的？

.groupby_bins() 函数可以解决这一问题。

还是这个数据，"latitude": [10, 20, 30, 40]

那我们想以25为界，分为两组，0-25，25-50

在进行了分组后，要对各个分组进行计算。

我们先从dataset 中取出 u 这个dataarray

比如是实现前边提到的按国家进行数据平均,或者标准化

也可以通过map()函数使用一些自定义的函数，比如说标准化，

这个用法是官方提供的，但是我的Xarray版本过低，还不支持这种用法(Xarray会定期更新，以至于可能我介绍过的一些方法有了更简便的操作，大家可以在评论区留言)。

强调一句，Xarray官方的更新是比较快的，很可能我写在这里的函数官方又给出了更新的版本，但是我没办法做到时刻与官方最新同步，所以如果遇到问题，最好的解决办法还是去查阅官方文档的对应部分。

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