pandas groupby

pandas中groupby用法详细说明是什么呢？不清楚的小伙伴们来看看我现在的分享吧!

在Pandas中，社交媒体行业将用户依据肖像（性別、年纪）开展细分化，科学研究用户的运用状况和喜好等关键应用groupby进行。

Groupby的基本概念：

在pandas中，完成分类实际操作的代码非常简单，仅需一行代码，在这儿，将里面的数据依照company字段名开展区划：

In [5]: group = data.groupby("company")

将以上代码键入ipython后，会获得一个DataFrameGroupBy目标

In [6]: group

Out[6]: <pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x000002B7E2650240>

那这一转化成的DataFrameGroupBy是啥呢？对data开展了groupby后发生什么事？ipython所回到的結果是其内存地址，并不利形象化地了解，为了更好地看一下group内部结构到底是什么，这儿把group转化成list的类型看来：

In [8]: list(group)

Out[8]:

[('A', company salary age

3 A 20 22

6 A 23 33),

('B', company salary age

4 B 10 17

5 B 21 40

8 B 8 30),

('C', company salary age

0 C 43 35

1 C 17 25

2 C 8 30

7 C 49 19)]

转化成目录的方式后，能够看见，目录由三个元组构成，每一个元组中，第一个原素是等级（这儿是依照company开展分类，因此最终分成了A,B,C），第二个原素的是相匹配等级下的DataFrame，整个过程可以详解如下所示：

汇总而言，groupby的历程便是将原来的DataFrame依照groupby的字段名（这儿是company），区划为多个分类DataFrame，被分成多少个组就有多少个分类DataFrame。所以说，在groupby以后的一系列实际操作（如agg、apply等），均是根据子DataFrame的实际操作。

以上便是我现在的共享了，期待可以作用到大伙儿。

- END -