十分钟搞定 Pandas - 七、 分组

对于”group by”操作，我们通常是指以下一个或多个操作步骤：

• （Splitting）按照一些规则将数据分为不同的组；

• （Applying）对于每组数据分别执行一个函数；

• （Combining）将结果组合到一个数据结构中；

详情请参阅：Grouping section

In [91]: df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
   ....:                           'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
   ....:                    'B' : ['one', 'one', 'two', 'three',
   ....:                           'two', 'two', 'one', 'three'],
   ....:                    'C' : np.random.randn(8),
   ....:                    'D' : np.random.randn(8)})
   ....: 
In [92]: df
Out[92]: 
     A      B         C         D
0  foo    one -1.202872 -0.055224
1  bar    one -1.814470  2.395985
2  foo    two  1.018601  1.552825
3  bar  three -0.595447  0.166599
4  foo    two  1.395433  0.047609
5  bar    two -0.392670 -0.136473
6  foo    one  0.007207 -0.561757
7  foo  three  1.928123 -1.623033

1、 分组并对每个分组执行sum函数：

In [93]: df.groupby('A').sum()
Out[93]: 
            C        D
A                     
bar -2.802588  2.42611
foo  3.146492 -0.63958

2、 通过多个列进行分组形成一个层次索引，然后执行函数：

In [94]: df.groupby(['A','B']).sum()
Out[94]: 
                  C         D
A   B                        
bar one   -1.814470  2.395985
    three -0.595447  0.166599
    two   -0.392670 -0.136473
foo one   -1.195665 -0.616981
    three  1.928123 -1.623033
    two    2.414034  1.600434