Python Pandas - GroupBy

Bất kì groupbyhoạt động liên quan đến một trong các hoạt động sau trên đối tượng ban đầu. Họ là -

• Splitting đối tượng

• Applying một chức năng

• Combining kết quả

Trong nhiều tình huống, chúng tôi chia dữ liệu thành các tập hợp và chúng tôi áp dụng một số chức năng trên mỗi tập hợp con. Trong chức năng áp dụng, chúng tôi có thể thực hiện các thao tác sau:

• Aggregation - tính toán một thống kê tóm tắt

• Transformation - thực hiện một số hoạt động dành riêng cho nhóm

• Filtration - loại bỏ dữ liệu với một số điều kiện

Bây giờ chúng ta hãy tạo một đối tượng DataFrame và thực hiện tất cả các thao tác trên nó -

#import the pandas library
import pandas as pd

ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'Devils', 'Kings',
   'kings', 'Kings', 'Kings', 'Riders', 'Royals', 'Royals', 'Riders'],
   'Rank': [1, 2, 2, 3, 3,4 ,1 ,1,2 , 4,1,2],
   'Year': [2014,2015,2014,2015,2014,2015,2016,2017,2016,2014,2015,2017],
   'Points':[876,789,863,673,741,812,756,788,694,701,804,690]}
df = pd.DataFrame(ipl_data)

print df

Nó là output như sau -

Points   Rank     Team   Year
0      876      1   Riders   2014
1      789      2   Riders   2015
2      863      2   Devils   2014
3      673      3   Devils   2015
4      741      3    Kings   2014
5      812      4    kings   2015
6      756      1    Kings   2016
7      788      1    Kings   2017
8      694      2   Riders   2016
9      701      4   Royals   2014
10     804      1   Royals   2015
11     690      2   Riders   2017

Chia dữ liệu thành các nhóm

Đối tượng Pandas có thể được chia thành bất kỳ đối tượng nào của chúng. Có nhiều cách để tách một đối tượng như -

• obj.groupby('key')
• obj.groupby(['key1','key2'])
• obj.groupby(key,axis=1)

Bây giờ chúng ta hãy xem cách các đối tượng nhóm có thể được áp dụng cho đối tượng DataFrame

Thí dụ

# import the pandas library
import pandas as pd

ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'Devils', 'Kings',
   'kings', 'Kings', 'Kings', 'Riders', 'Royals', 'Royals', 'Riders'],
   'Rank': [1, 2, 2, 3, 3,4 ,1 ,1,2 , 4,1,2],
   'Year': [2014,2015,2014,2015,2014,2015,2016,2017,2016,2014,2015,2017],
   'Points':[876,789,863,673,741,812,756,788,694,701,804,690]}
df = pd.DataFrame(ipl_data)

print df.groupby('Team')

Nó là output như sau -

<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x7fa46a977e50>

Xem nhóm

# import the pandas library
import pandas as pd

ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'Devils', 'Kings',
   'kings', 'Kings', 'Kings', 'Riders', 'Royals', 'Royals', 'Riders'],
   'Rank': [1, 2, 2, 3, 3,4 ,1 ,1,2 , 4,1,2],
   'Year': [2014,2015,2014,2015,2014,2015,2016,2017,2016,2014,2015,2017],
   'Points':[876,789,863,673,741,812,756,788,694,701,804,690]}
df = pd.DataFrame(ipl_data)

print df.groupby('Team').groups

Nó là output như sau -

{'Kings': Int64Index([4, 6, 7],      dtype='int64'),
'Devils': Int64Index([2, 3],         dtype='int64'),
'Riders': Int64Index([0, 1, 8, 11],  dtype='int64'),
'Royals': Int64Index([9, 10],        dtype='int64'),
'kings' : Int64Index([5],            dtype='int64')}

Thí dụ

Group by với nhiều cột -

# import the pandas library
import pandas as pd

ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'Devils', 'Kings',
   'kings', 'Kings', 'Kings', 'Riders', 'Royals', 'Royals', 'Riders'],
   'Rank': [1, 2, 2, 3, 3,4 ,1 ,1,2 , 4,1,2],
   'Year': [2014,2015,2014,2015,2014,2015,2016,2017,2016,2014,2015,2017],
   'Points':[876,789,863,673,741,812,756,788,694,701,804,690]}
df = pd.DataFrame(ipl_data)

print df.groupby(['Team','Year']).groups

Nó là output như sau -

{('Kings', 2014): Int64Index([4], dtype='int64'),
 ('Royals', 2014): Int64Index([9], dtype='int64'),
 ('Riders', 2014): Int64Index([0], dtype='int64'),
 ('Riders', 2015): Int64Index([1], dtype='int64'),
 ('Kings', 2016): Int64Index([6], dtype='int64'),
 ('Riders', 2016): Int64Index([8], dtype='int64'),
 ('Riders', 2017): Int64Index([11], dtype='int64'),
 ('Devils', 2014): Int64Index([2], dtype='int64'),
 ('Devils', 2015): Int64Index([3], dtype='int64'),
 ('kings', 2015): Int64Index([5], dtype='int64'),
 ('Royals', 2015): Int64Index([10], dtype='int64'),
 ('Kings', 2017): Int64Index([7], dtype='int64')}

Lặp lại qua các Nhóm

Với groupby đối tượng trong tay, chúng ta có thể lặp qua đối tượng tương tự như itertools.obj.

# import the pandas library
import pandas as pd

ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'Devils', 'Kings',
   'kings', 'Kings', 'Kings', 'Riders', 'Royals', 'Royals', 'Riders'],
   'Rank': [1, 2, 2, 3, 3,4 ,1 ,1,2 , 4,1,2],
   'Year': [2014,2015,2014,2015,2014,2015,2016,2017,2016,2014,2015,2017],
   'Points':[876,789,863,673,741,812,756,788,694,701,804,690]}
df = pd.DataFrame(ipl_data)

grouped = df.groupby('Year')

for name,group in grouped:
   print name
   print group

Nó là output như sau -

2014
   Points  Rank     Team   Year
0     876     1   Riders   2014
2     863     2   Devils   2014
4     741     3   Kings    2014
9     701     4   Royals   2014

2015
   Points  Rank     Team   Year
1     789     2   Riders   2015
3     673     3   Devils   2015
5     812     4    kings   2015
10    804     1   Royals   2015

2016
   Points  Rank     Team   Year
6     756     1    Kings   2016
8     694     2   Riders   2016

2017
   Points  Rank    Team   Year
7     788     1   Kings   2017
11    690     2  Riders   2017

Theo mặc định, groupby đối tượng có cùng tên nhãn với tên nhóm.

Chọn một nhóm

Sử dụng get_group() , chúng ta có thể chọn một nhóm duy nhất.

# import the pandas library
import pandas as pd

ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'Devils', 'Kings',
   'kings', 'Kings', 'Kings', 'Riders', 'Royals', 'Royals', 'Riders'],
   'Rank': [1, 2, 2, 3, 3,4 ,1 ,1,2 , 4,1,2],
   'Year': [2014,2015,2014,2015,2014,2015,2016,2017,2016,2014,2015,2017],
   'Points':[876,789,863,673,741,812,756,788,694,701,804,690]}
df = pd.DataFrame(ipl_data)

grouped = df.groupby('Year')
print grouped.get_group(2014)

Nó là output như sau -

Points  Rank     Team    Year
0     876     1   Riders    2014
2     863     2   Devils    2014
4     741     3   Kings     2014
9     701     4   Royals    2014

Tổng hợp

Một hàm tổng hợp trả về một giá trị tổng hợp duy nhất cho mỗi nhóm. Một khigroup by đối tượng được tạo, một số hoạt động tổng hợp có thể được thực hiện trên dữ liệu được nhóm.

Một điều rõ ràng là tổng hợp thông qua tổng hợp hoặc tương đương agg phương pháp -

# import the pandas library
import pandas as pd
import numpy as np

ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'Devils', 'Kings',
   'kings', 'Kings', 'Kings', 'Riders', 'Royals', 'Royals', 'Riders'],
   'Rank': [1, 2, 2, 3, 3,4 ,1 ,1,2 , 4,1,2],
   'Year': [2014,2015,2014,2015,2014,2015,2016,2017,2016,2014,2015,2017],
   'Points':[876,789,863,673,741,812,756,788,694,701,804,690]}
df = pd.DataFrame(ipl_data)

grouped = df.groupby('Year')
print grouped['Points'].agg(np.mean)

Nó là output như sau -

Year
2014   795.25
2015   769.50
2016   725.00
2017   739.00
Name: Points, dtype: float64

Một cách khác để xem kích thước của mỗi nhóm là áp dụng hàm size () -

import pandas as pd
import numpy as np

ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'Devils', 'Kings',
   'kings', 'Kings', 'Kings', 'Riders', 'Royals', 'Royals', 'Riders'],
   'Rank': [1, 2, 2, 3, 3,4 ,1 ,1,2 , 4,1,2],
   'Year': [2014,2015,2014,2015,2014,2015,2016,2017,2016,2014,2015,2017],
   'Points':[876,789,863,673,741,812,756,788,694,701,804,690]}
df = pd.DataFrame(ipl_data)

Attribute Access in Python Pandas
grouped = df.groupby('Team')
print grouped.agg(np.size)

Nó là output như sau -

Points   Rank   Year
Team
Devils        2      2      2
Kings         3      3      3
Riders        4      4      4
Royals        2      2      2
kings         1      1      1

Áp dụng nhiều hàm tổng hợp cùng một lúc

Với Sê-ri được nhóm lại, bạn cũng có thể vượt qua list hoặc là dict of functions để tổng hợp và tạo DataFrame dưới dạng đầu ra -

# import the pandas library
import pandas as pd
import numpy as np

ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'Devils', 'Kings',
   'kings', 'Kings', 'Kings', 'Riders', 'Royals', 'Royals', 'Riders'],
   'Rank': [1, 2, 2, 3, 3,4 ,1 ,1,2 , 4,1,2],
   'Year': [2014,2015,2014,2015,2014,2015,2016,2017,2016,2014,2015,2017],
   'Points':[876,789,863,673,741,812,756,788,694,701,804,690]}
df = pd.DataFrame(ipl_data)

grouped = df.groupby('Team')
print grouped['Points'].agg([np.sum, np.mean, np.std])

Nó là output như sau -

Team      sum      mean          std
Devils   1536   768.000000   134.350288
Kings    2285   761.666667    24.006943
Riders   3049   762.250000    88.567771
Royals   1505   752.500000    72.831998
kings     812   812.000000          NaN

Sự biến đổi

Chuyển đổi trên một nhóm hoặc một cột trả về một đối tượng được lập chỉ mục có cùng kích thước với đối tượng đó đang được nhóm. Do đó, phép biến đổi sẽ trả về kết quả có cùng kích thước với kết quả của một nhóm.

# import the pandas library
import pandas as pd
import numpy as np

ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'Devils', 'Kings',
   'kings', 'Kings', 'Kings', 'Riders', 'Royals', 'Royals', 'Riders'],
   'Rank': [1, 2, 2, 3, 3,4 ,1 ,1,2 , 4,1,2],
   'Year': [2014,2015,2014,2015,2014,2015,2016,2017,2016,2014,2015,2017],
   'Points':[876,789,863,673,741,812,756,788,694,701,804,690]}
df = pd.DataFrame(ipl_data)

grouped = df.groupby('Team')
score = lambda x: (x - x.mean()) / x.std()*10
print grouped.transform(score)

Nó là output như sau -

Points        Rank        Year
0   12.843272  -15.000000  -11.618950
1   3.020286     5.000000   -3.872983
2   7.071068    -7.071068   -7.071068
3  -7.071068     7.071068    7.071068
4  -8.608621    11.547005  -10.910895
5        NaN          NaN         NaN
6  -2.360428    -5.773503    2.182179
7  10.969049    -5.773503    8.728716
8  -7.705963     5.000000    3.872983
9  -7.071068     7.071068   -7.071068
10  7.071068    -7.071068    7.071068
11 -8.157595     5.000000   11.618950

Lọc

Lọc sẽ lọc dữ liệu trên một tiêu chí xác định và trả về tập hợp con dữ liệu. Cácfilter() được sử dụng để lọc dữ liệu.

import pandas as pd
import numpy as np

ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'Devils', 'Kings',
   'kings', 'Kings', 'Kings', 'Riders', 'Royals', 'Royals', 'Riders'],
   'Rank': [1, 2, 2, 3, 3,4 ,1 ,1,2 , 4,1,2],
   'Year': [2014,2015,2014,2015,2014,2015,2016,2017,2016,2014,2015,2017],
   'Points':[876,789,863,673,741,812,756,788,694,701,804,690]}
df = pd.DataFrame(ipl_data)

print df.groupby('Team').filter(lambda x: len(x) >= 3)

Nó là output như sau -

Points  Rank     Team   Year
0      876     1   Riders   2014
1      789     2   Riders   2015
4      741     3   Kings    2014
6      756     1   Kings    2016
7      788     1   Kings    2017
8      694     2   Riders   2016
11     690     2   Riders   2017

Trong điều kiện bộ lọc ở trên, chúng tôi yêu cầu trả lại các đội đã tham gia IPL từ ba lần trở lên.