search

Nhóm giá trị trong danh sách python

Ngày đăng: 02/12/2022
Trả lời: 0
Lượt xem: 83

Trong số này, bước tách là đơn giản nhất. Trên thực tế, trong nhiều tình huống, chúng tôi có thể muốn chia tập dữ liệu thành các nhóm và làm điều gì đó với các nhóm đó. Trong bước áp dụng, chúng tôi có thể muốn thực hiện một trong những điều sau đây

Show

  • tổng hợp. tính toán thống kê tóm tắt (hoặc thống kê) cho mỗi nhóm. Vài ví dụ

    • Tính tổng hoặc phương tiện của nhóm

    • Tính toán kích thước / số lượng nhóm

  • chuyển đổi. thực hiện một số tính toán dành riêng cho nhóm và trả về một đối tượng được lập chỉ mục giống như. Vài ví dụ

    • Chuẩn hóa dữ liệu (zscore) trong một nhóm

    • Điền NA trong các nhóm với một giá trị bắt nguồn từ mỗi nhóm

  • lọc. loại bỏ một số nhóm, theo tính toán của nhóm để đánh giá Đúng hoặc Sai. Vài ví dụ

    • Loại bỏ dữ liệu thuộc về các nhóm chỉ có một vài thành viên

    • Lọc ra dữ liệu dựa trên tổng hoặc giá trị trung bình của nhóm

  • Một số kết hợp của những điều trên. GroupBy sẽ kiểm tra kết quả của bước áp dụng và cố gắng trả lại kết quả được kết hợp hợp lý nếu kết quả đó không phù hợp với một trong hai loại trên

Vì tập hợp các phương thức thể hiện đối tượng trên cấu trúc dữ liệu gấu trúc nói chung là phong phú và biểu cảm, nên chúng ta thường chỉ muốn gọi một hàm DataFrame trên mỗi nhóm. Cái tên GroupBy hẳn đã khá quen thuộc với những ai đã sử dụng công cụ dựa trên SQL (hoặc 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
02), trong đó bạn có thể viết mã như

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2

Chúng tôi mong muốn thực hiện các thao tác như thế này một cách tự nhiên và dễ dàng thể hiện bằng cách sử dụng gấu trúc. Chúng tôi sẽ giải quyết từng lĩnh vực của chức năng GroupBy, sau đó cung cấp một số ví dụ/trường hợp sử dụng không tầm thường

Xem sách dạy nấu ăn để biết một số chiến lược nâng cao.

Tách một đối tượng thành các nhóm#

các đối tượng gấu trúc có thể được phân chia trên bất kỳ trục nào của chúng. Định nghĩa trừu tượng của nhóm là cung cấp ánh xạ nhãn tới tên nhóm. Để tạo một đối tượng GroupBy (sẽ nói thêm về đối tượng GroupBy ở phần sau), bạn có thể làm như sau

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])

Ánh xạ có thể được chỉ định theo nhiều cách khác nhau

  • Một hàm Python, được gọi trên mỗi nhãn trục

  • Một danh sách hoặc mảng NumPy có cùng độ dài với trục đã chọn

  • Một lệnh hoặc 

    In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
    03, cung cấp ánh xạ 
    In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
    04

  • Đối với các đối tượng 

    In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
    05, một chuỗi cho biết tên cột hoặc tên cấp chỉ mục được sử dụng để nhóm

  • In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
    06 chỉ là đường cú pháp cho 
    In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
    07

  • Một danh sách của bất kỳ những điều trên

Nói chung, chúng tôi gọi các đối tượng nhóm là các khóa. Ví dụ, hãy xem xét 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
05 sau đây

Ghi chú

Một chuỗi được truyền tới 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
09 có thể đề cập đến một cột hoặc một cấp độ chỉ mục. Nếu một chuỗi khớp với cả tên cột và tên cấp chỉ mục, thì sẽ xuất hiện 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
10

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
1

Trên DataFrame, chúng tôi có được một đối tượng GroupBy bằng cách gọi 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
11. Chúng ta có thể nhóm một cách tự nhiên theo cột 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
12 hoặc 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
13 hoặc cả hai

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
5

Nếu chúng tôi cũng có MultiIndex trên các cột 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
12 và 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
13, chúng tôi có thể nhóm theo tất cả trừ các cột được chỉ định

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
8

Chúng sẽ phân chia DataFrame trên chỉ mục của nó (hàng). Chúng tôi cũng có thể chia theo các cột

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
9

đối tượng pandas 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
16 hỗ trợ các giá trị trùng lặp. Nếu một chỉ mục không phải là duy nhất được sử dụng làm khóa nhóm trong thao tác theo nhóm, thì tất cả các giá trị cho cùng một giá trị chỉ mục sẽ được coi là nằm trong một nhóm và do đó, đầu ra của các hàm tổng hợp sẽ chỉ chứa các giá trị chỉ mục duy nhất

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
1

Lưu ý rằng không có sự phân chia nào xảy ra cho đến khi cần thiết. Việc tạo đối tượng GroupBy chỉ xác minh rằng bạn đã vượt qua một ánh xạ hợp lệ

Ghi chú

Nhiều loại thao tác dữ liệu phức tạp có thể được thể hiện dưới dạng hoạt động của GroupBy (mặc dù không thể đảm bảo hiệu quả nhất). Bạn có thể khá sáng tạo với các chức năng ánh xạ nhãn

Sắp xếp theo nhóm#

Theo mặc định, các phím nhóm được sắp xếp trong quá trình hoạt động của 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
09. Tuy nhiên, bạn có thể vượt qua 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
18 để tăng tốc tiềm năng

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
4

Lưu ý rằng 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
09 sẽ giữ nguyên thứ tự sắp xếp các quan sát trong mỗi nhóm. Ví dụ: các nhóm được tạo bởi 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
11 bên dưới theo thứ tự xuất hiện trong bản gốc 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
05

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
8

Mới trong phiên bản 1. 1. 0

GroupBy dropna#

Theo mặc định, các giá trị 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
22 được loại trừ khỏi các khóa nhóm trong quá trình vận hành 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
09. Tuy nhiên, trong trường hợp bạn muốn bao gồm các giá trị 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
22 trong khóa nhóm, bạn có thể vượt qua 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
25 để đạt được điều đó

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
3

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
0

Cài đặt mặc định của đối số 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
26 là 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
27 có nghĩa là 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
22 không được bao gồm trong khóa nhóm

Thuộc tính đối tượng GroupBy #

Thuộc tính 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
29 là một lệnh có các khóa là các nhóm duy nhất được tính toán và các giá trị tương ứng là các nhãn trục thuộc mỗi nhóm. Trong ví dụ trên chúng ta có

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
1

Việc gọi hàm 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
30 tiêu chuẩn của Python trên đối tượng GroupBy chỉ trả về độ dài của lệnh 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
29, do đó, phần lớn chỉ là một tiện ích

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
2

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
32 sẽ hoàn thành tab tên cột (và các thuộc tính khác)

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
3

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
4

GroupBy với MultiIndex#

Với dữ liệu được lập chỉ mục theo thứ bậc , việc nhóm theo một trong các cấp của thứ bậc là điều hoàn toàn bình thường.

Hãy tạo một Sê-ri với một 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
33 hai cấp

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
5

Sau đó, chúng tôi có thể nhóm theo một trong các cấp độ trong 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
34

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
6

Nếu MultiIndex có tên được chỉ định, chúng có thể được chuyển thay vì số cấp

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
7

Nhóm với nhiều cấp độ được hỗ trợ

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
8

Tên cấp chỉ mục có thể được cung cấp dưới dạng khóa

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
9

Thông tin thêm về hàm và tổng hợp 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
35 sau

Nhóm DataFrame với các mức Chỉ mục và cột #

Một DataFrame có thể được nhóm theo sự kết hợp của các cột và cấp chỉ mục bằng cách chỉ định tên cột là chuỗi và cấp chỉ mục là đối tượng 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
36

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
10

Ví dụ sau đây nhóm 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
37 theo cấp chỉ mục 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
38 và cột 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
12

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
11

Các mức chỉ mục cũng có thể được chỉ định theo tên

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
12

Tên cấp chỉ mục có thể được chỉ định làm khóa trực tiếp cho 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
09

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
13

Lựa chọn cột DataFrame trong GroupBy#

Khi bạn đã tạo đối tượng GroupBy từ DataFrame, bạn có thể muốn làm điều gì đó khác cho từng cột. Do đó, sử dụng 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
41 tương tự như lấy một cột từ DataFrame, bạn có thể làm

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
14

Đây chủ yếu là đường cú pháp cho sự thay thế và dài dòng hơn nhiều

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
15

Ngoài ra, phương pháp này tránh tính toán lại thông tin nhóm nội bộ bắt nguồn từ khóa đã truyền

Lặp lại thông qua các nhóm #

Với đối tượng GroupBy trong tay, việc lặp qua dữ liệu được nhóm là rất tự nhiên và hoạt động tương tự như 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
42

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
16

Trong trường hợp nhóm theo nhiều khóa, tên nhóm sẽ là một bộ

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
17

Xem Lặp qua các nhóm .

Chọn một nhóm #

Có thể chọn một nhóm duy nhất bằng cách sử dụng 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
43

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
18

Hoặc đối với một đối tượng được nhóm trên nhiều cột

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
19

tập hợp #

Khi đối tượng GroupBy đã được tạo, một số phương thức có sẵn để thực hiện tính toán trên dữ liệu được nhóm. Các hoạt động này tương tự như API tổng hợp , API cửa sổ và < . resample API.

Một điều hiển nhiên là tổng hợp thông qua phương pháp 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
44 hoặc tương đương với phương pháp 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
45

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
50

Như bạn có thể thấy, kết quả của phép cộng sẽ có tên nhóm dưới dạng chỉ mục mới dọc theo trục được nhóm. Trong trường hợp có nhiều khóa, kết quả là MultiIndex theo mặc định, mặc dù điều này có thể được thay đổi bằng cách sử dụng tùy chọn 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
46. 

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
51

Lưu ý rằng bạn có thể sử dụng hàm 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
47 DataFrame để đạt được kết quả tương tự vì tên cột được lưu trữ trong kết quả 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
33

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
52

Một ví dụ tổng hợp đơn giản khác là tính toán kích thước của mỗi nhóm. Điều này được bao gồm trong GroupBy dưới dạng phương thức 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
49. Nó trả về một Sê-ri có chỉ mục là tên nhóm và có giá trị là kích thước của mỗi nhóm

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
53

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
54

Một ví dụ tổng hợp khác là tính toán số lượng giá trị duy nhất của mỗi nhóm. Điều này tương tự như hàm 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
50, ngoại trừ việc nó chỉ tính các giá trị duy nhất

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
55

Ghi chú

Các hàm tổng hợp sẽ không trả về các nhóm mà bạn đang tổng hợp nếu chúng được đặt tên theo cột, khi 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
51, giá trị mặc định. Các cột được nhóm sẽ là chỉ số của đối tượng được trả về

Vượt qua 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
52 sẽ trả về các nhóm mà bạn đang tổng hợp, nếu chúng được đặt tên theo cột

Các hàm tổng hợp là những hàm làm giảm kích thước của các đối tượng được trả về. Một số chức năng tổng hợp phổ biến được lập bảng dưới đây

Hàm số

Sự mô tả

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
53

Tính giá trị trung bình của các nhóm

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
54

Tính tổng các giá trị nhóm

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
55

Tính toán kích thước nhóm

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
56

Tính số lượng nhóm

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
57

Độ lệch chuẩn của các nhóm

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
58

Tính toán phương sai của các nhóm

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
59

Sai số chuẩn của giá trị trung bình của các nhóm

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
60

Tạo thống kê mô tả

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
61

Tính toán đầu tiên của các giá trị nhóm

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
62

Tính giá trị cuối cùng của nhóm

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
63

Lấy giá trị thứ n hoặc tập hợp con nếu n là danh sách

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
64

Tính giá trị tối thiểu của nhóm

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
65

Tính giá trị tối đa của nhóm

Các hàm tổng hợp ở trên sẽ loại trừ các giá trị NA. Bất kỳ hàm nào làm giảm giá trị của 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
03 thành giá trị vô hướng đều là hàm tổng hợp và sẽ hoạt động, một ví dụ tầm thường là 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
67. Lưu ý rằng 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
63 có thể đóng vai trò là bộ giảm tốc hoặc bộ lọc, xem tại đây .

Áp dụng nhiều chức năng cùng lúc#

Với 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
03 được nhóm, bạn cũng có thể chuyển một danh sách hoặc lệnh của các hàm để thực hiện tổng hợp, xuất ra một DataFrame

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
56

Trên một 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
05 được nhóm, bạn có thể chuyển một danh sách các hàm để áp dụng cho từng cột, danh sách này tạo ra kết quả tổng hợp với chỉ mục phân cấp

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
57

Các tập hợp kết quả được đặt tên cho chính các chức năng. Nếu bạn cần đổi tên, thì bạn có thể thêm vào một chuỗi hoạt động cho một 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
03 như thế này

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
58

Đối với một 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
05 được nhóm, bạn có thể đổi tên theo cách tương tự

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
59

Ghi chú

Nói chung, tên cột đầu ra phải là duy nhất. Bạn không thể áp dụng cùng một hàm (hoặc hai hàm trùng tên) cho cùng một cột

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
80

gấu trúc không cho phép bạn cung cấp nhiều lambdas. Trong trường hợp này, gấu trúc sẽ xáo trộn tên của các hàm lambda (không tên), nối thêm 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
73 vào mỗi lambda tiếp theo

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
81

Tập hợp được đặt tên #

Mới trong phiên bản 0. 25. 0

Để hỗ trợ tập hợp theo cột cụ thể với quyền kiểm soát tên cột đầu ra, gấu trúc chấp nhận cú pháp đặc biệt trong 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
74, được gọi là "tập hợp được đặt tên", trong đó

  • Các từ khóa là tên cột đầu ra

  • Các giá trị là các bộ có phần tử đầu tiên là cột cần chọn và phần tử thứ hai là tập hợp để áp dụng cho cột đó. pandas cung cấp bộ tên 

    In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
    75 với các trường 
    In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
    76 để làm rõ hơn các đối số là gì. Như thường lệ, tập hợp có thể là bí danh chuỗi hoặc có thể gọi được

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
82

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
75 chỉ là một 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
78. Bộ dữ liệu đơn giản cũng được cho phép

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
83

Nếu tên cột đầu ra mong muốn của bạn không phải là từ khóa Python hợp lệ, hãy tạo một từ điển và giải nén các đối số từ khóa

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
84

Các đối số từ khóa bổ sung không được chuyển qua các hàm tổng hợp. Chỉ các cặp 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
79 mới được chuyển thành 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
80. Nếu các hàm tổng hợp của bạn yêu cầu các đối số bổ sung, hãy áp dụng một phần chúng với 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
81

Ghi chú

Đối với Trăn 3. 5 trở về trước, thứ tự của 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
80 trong một hàm không được giữ nguyên. Điều này có nghĩa là thứ tự cột đầu ra sẽ không nhất quán. Để đảm bảo thứ tự nhất quán, các khóa (và các cột đầu ra) sẽ luôn được sắp xếp cho Python 3. 5

Tập hợp được đặt tên cũng hợp lệ cho tập hợp theo nhóm Sê-ri. Trong trường hợp này không có lựa chọn cột, vì vậy các giá trị chỉ là các hàm

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
85

Áp dụng các hàm khác nhau cho các cột DataFrame#

Bằng cách chuyển lệnh tới 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
83, bạn có thể áp dụng một tập hợp khác cho các cột của Khung dữ liệu

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
86

Tên hàm cũng có thể là chuỗi. Để một chuỗi hợp lệ, chuỗi đó phải được triển khai trên GroupBy hoặc có sẵn thông qua điều phối . 

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
87

Hàm tổng hợp được tối ưu hóa cho Cython#

Một số tập hợp phổ biến, hiện chỉ có 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
35, 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
85, 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
86 và 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
87, đã tối ưu hóa việc triển khai Cython

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
88

Tất nhiên, 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
35 và 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
85 được triển khai trên các đối tượng gấu trúc, vì vậy đoạn mã trên sẽ hoạt động ngay cả khi không có phiên bản đặc biệt thông qua công văn (xem bên dưới)

Tập hợp với hàm do người dùng xác định#

Người dùng cũng có thể cung cấp các chức năng của riêng họ cho tập hợp tùy chỉnh. Khi tổng hợp bằng Hàm do người dùng xác định (UDF), UDF không được thay đổi 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
03 đã cung cấp, hãy xem Xoá biến bằng các phương pháp Hàm do người dùng xác định (UDF) để biết . 

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
89

Dtype kết quả sẽ phản ánh của hàm tổng hợp. Nếu kết quả từ các nhóm khác nhau có các loại khác nhau, thì một loại chung sẽ được xác định giống như cách xây dựng 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
05

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
90

chuyển đổi #

Phương thức 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
92 trả về một đối tượng được lập chỉ mục giống như đối tượng được nhóm. Hàm biến đổi phải

  • Trả về một kết quả có cùng kích thước với đoạn nhóm hoặc có thể phát rộng bằng kích thước của đoạn nhóm (e. g. , vô hướng, 

    In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
    93)

  • Thao tác theo từng cột trên đoạn nhóm. Biến đổi được áp dụng cho đoạn nhóm đầu tiên bằng cách sử dụng đoạn. ứng dụng

  • Không thực hiện các thao tác tại chỗ trên đoạn nhóm. Các đoạn nhóm nên được coi là bất biến và các thay đổi đối với một đoạn nhóm có thể tạo ra kết quả không mong muốn. Ví dụ: khi sử dụng 

    In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
    94, thì 
    In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
    95 phải là 
    In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
    96 (
    In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
    97)

  • (Tùy chọn) hoạt động trên toàn bộ đoạn nhóm. Nếu điều này được hỗ trợ, một đường dẫn nhanh sẽ được sử dụng bắt đầu từ đoạn thứ hai

Không dùng nữa kể từ phiên bản 1. 5. 0. Khi sử dụng 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
98 trên một Khung dữ liệu được nhóm và hàm chuyển đổi trả về một Khung dữ liệu, gấu trúc hiện tại không căn chỉnh chỉ mục của kết quả với chỉ mục của đầu vào. Hành vi này không được dùng nữa và việc căn chỉnh sẽ được thực hiện trong phiên bản gấu trúc trong tương lai. Bạn có thể áp dụng 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
99 cho kết quả của hàm biến đổi để tránh căn chỉnh.

Tương tự như Tập hợp có hàm do người dùng xác định , kiểu kết quả sẽ phản ánh kiểu của hàm biến đổi. Nếu kết quả từ các nhóm khác nhau có các loại khác nhau, thì một loại chung sẽ được xác định giống như cách xây dựng 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
05.

Giả sử chúng ta muốn chuẩn hóa dữ liệu trong mỗi nhóm

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
91

Chúng tôi hy vọng kết quả bây giờ có nghĩa là 0 và độ lệch chuẩn 1 trong mỗi nhóm, chúng tôi có thể dễ dàng kiểm tra

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
92

Chúng ta cũng có thể so sánh trực quan tập dữ liệu gốc và tập dữ liệu đã chuyển đổi

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
93

Nhóm giá trị trong danh sách python

Các hàm chuyển đổi có đầu ra kích thước thấp hơn được phát sóng để phù hợp với hình dạng của mảng đầu vào

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
94

Ngoài ra, các phương thức tích hợp có thể được sử dụng để tạo ra các đầu ra giống nhau

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
95

Một biến đổi dữ liệu phổ biến khác là thay thế dữ liệu bị thiếu bằng giá trị trung bình của nhóm

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
96

Chúng tôi có thể xác minh rằng phương tiện nhóm không thay đổi trong dữ liệu được chuyển đổi và dữ liệu được chuyển đổi không chứa NA

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
97

Ghi chú

Một số hàm sẽ tự động chuyển đổi đầu vào khi được áp dụng cho đối tượng GroupBy, nhưng trả về đối tượng có hình dạng giống như ban đầu. Vượt qua 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
52 sẽ không ảnh hưởng đến các phương thức chuyển đổi này

Ví dụ. 

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
102

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
98

Thao tác cửa sổ và lấy mẫu lại#

Có thể sử dụng 

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
103, 
SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
104 và 
SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
105 làm phương thức trên nhóm

Ví dụ dưới đây sẽ áp dụng phương pháp 

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
105 trên các mẫu của cột B dựa trên các nhóm của cột A

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
99

Phương thức 

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
104 sẽ tích lũy một thao tác nhất định (trong ví dụ là ____054) cho tất cả các thành viên của từng nhóm cụ thể

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
10

Giả sử bạn muốn sử dụng phương pháp 

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
103 để nhận tần suất hàng ngày trong mỗi nhóm của khung dữ liệu của mình và muốn hoàn thành các giá trị còn thiếu bằng phương pháp 
SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
110

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
11

lọc #

Phương thức 

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
111 trả về một tập hợp con của đối tượng ban đầu. Giả sử chúng ta chỉ muốn lấy các phần tử thuộc về các nhóm có tổng nhóm lớn hơn 2

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
12

Đối số của 

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
111 phải là một hàm, được áp dụng cho toàn bộ nhóm, trả về 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
27 hoặc 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
96

Một thao tác hữu ích khác là lọc ra các phần tử thuộc nhóm chỉ có một vài thành viên

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
13

Ngoài ra, thay vì loại bỏ các nhóm vi phạm, chúng ta có thể trả về một đối tượng được lập chỉ mục tương tự trong đó các nhóm không vượt qua bộ lọc chứa đầy NaN

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
14

Đối với DataFrames có nhiều cột, các bộ lọc phải chỉ định rõ ràng một cột làm tiêu chí lọc

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
15

Ghi chú

Một số hàm khi được áp dụng cho một đối tượng nhóm sẽ hoạt động như một bộ lọc trên đầu vào, trả về hình dạng thu nhỏ của bản gốc (và có khả năng loại bỏ các nhóm), nhưng với chỉ mục không thay đổi. Vượt qua 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
52 sẽ không ảnh hưởng đến các phương thức chuyển đổi này

Ví dụ. 

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
116

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
16

Gửi đến các phương thức ví dụ #

Khi thực hiện tổng hợp hoặc chuyển đổi, bạn có thể chỉ muốn gọi một phương thức thể hiện trên mỗi nhóm dữ liệu. Điều này khá dễ thực hiện bằng cách chuyển các hàm lambda

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
17

Tuy nhiên, nó khá dài dòng và có thể lộn xộn nếu bạn cần chuyển các đối số bổ sung. Sử dụng một chút thông minh về siêu lập trình, GroupBy hiện có khả năng “gửi” các lệnh gọi phương thức đến các nhóm

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
18

Điều đang thực sự xảy ra ở đây là một trình bao hàm đang được tạo. Khi được gọi, nó nhận mọi đối số đã truyền và gọi hàm với bất kỳ đối số nào trên mỗi nhóm (trong ví dụ trên là hàm 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
86). Các kết quả sau đó được kết hợp với nhau nhiều theo kiểu 
SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
118 và 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
92 (nó thực sự sử dụng 
SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
120 để suy ra cách dán, tài liệu tiếp theo). Điều này cho phép một số hoạt động được thực hiện khá ngắn gọn

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
19

Trong ví dụ này, chúng tôi đã cắt tập hợp chuỗi thời gian thành các phần theo năm, sau đó gọi độc lập fillna trên các nhóm.

Các phương thức 

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
121 và 
SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
122 hoạt động trên các nhóm kiểu 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
03

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
40

Linh hoạt SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4) FROM SomeTable GROUP BY Column1, Column2 120#

Một số thao tác trên dữ liệu được nhóm có thể không phù hợp với danh mục tổng hợp hoặc biến đổi. Hoặc, bạn có thể chỉ muốn GroupBy suy ra cách kết hợp các kết quả. Đối với những điều này, hãy sử dụng hàm 

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
120, có thể thay thế cho cả 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
83 và 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
92 trong nhiều trường hợp sử dụng tiêu chuẩn. Tuy nhiên, 
SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
120 có thể xử lý một số trường hợp sử dụng đặc biệt

Ghi chú

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
120 có thể hoạt động như chức năng giảm tốc, biến áp hoặc lọc, tùy thuộc vào chính xác những gì được truyền cho nó. Nó có thể phụ thuộc vào hàm đã truyền và chính xác những gì bạn đang nhóm. Do đó, (các) cột được nhóm có thể được bao gồm trong đầu ra cũng như đặt các chỉ số

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
41

Kích thước của kết quả trả về cũng có thể thay đổi

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
42

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
120 trên Sê-ri có thể hoạt động dựa trên giá trị được trả về từ hàm được áp dụng, chính nó là một sê-ri và có thể đưa kết quả lên một Khung dữ liệu

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
43

Kiểm soát vị trí (các) cột được nhóm với SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4) FROM SomeTable GROUP BY Column1, Column2 131#

Ghi chú

Nếu 

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
132 được chỉ định khi gọi 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
11, các chức năng được chuyển đến 
SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
120 trả về các đầu ra được lập chỉ mục tương tự sẽ có các khóa nhóm được thêm vào chỉ mục kết quả. Các phiên bản trước của gấu trúc sẽ chỉ thêm các khóa nhóm khi kết quả từ hàm được áp dụng có chỉ mục khác với đầu vào. Nếu 
SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
131 không được chỉ định, các khóa nhóm sẽ không được thêm cho các đầu ra được lập chỉ mục tương tự. Trong tương lai, hành vi này sẽ thay đổi thành luôn tôn trọng 
SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
131, mặc định là 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
27

Thay đổi trong phiên bản 1. 5. 0

Để kiểm soát xem (các) cột được nhóm có được bao gồm trong chỉ mục hay không, bạn có thể sử dụng đối số 

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
131. So sánh

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
44

với

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
45

Tương tự như Tập hợp có hàm do người dùng xác định , dtype kết quả sẽ phản ánh dtype của hàm apply. Nếu kết quả từ các nhóm khác nhau có các loại khác nhau, thì một loại chung sẽ được xác định giống như cách xây dựng 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
05.

Các thói quen tăng tốc Numba #

Mới trong phiên bản 1. 1

Nếu Numba được cài đặt dưới dạng phụ thuộc tùy chọn, các phương thức 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
92 và 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
83 hỗ trợ các đối số 
SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
142 và 
SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
143. Xem nâng cao hiệu suất với Numba để biết cách sử dụng chung các đối số và xem xét hiệu suất.

Chữ ký hàm phải bắt đầu bằng chính xác 

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
144 vì dữ liệu thuộc từng nhóm sẽ được chuyển vào 
SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
145 và chỉ mục nhóm sẽ được chuyển vào 
SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
146

Cảnh báo

Khi sử dụng 

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
142, sẽ không có hành vi “dự phòng” nào trong nội bộ. Dữ liệu nhóm và chỉ mục nhóm sẽ được chuyển dưới dạng mảng NumPy cho hàm do người dùng xác định JITed và sẽ không có lần thử thực thi thay thế nào được thử

Các tính năng hữu ích khác#

Tự động loại trừ các cột “phiền toái”#

Một lần nữa hãy xem xét ví dụ về DataFrame mà chúng tôi đã xem xét

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
46

Giả sử chúng ta muốn tính độ lệch chuẩn được nhóm theo cột 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
12. Có một vấn đề nhỏ, cụ thể là chúng tôi không quan tâm đến dữ liệu trong cột 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
13. Chúng tôi gọi đây là cột "phiền toái". Bạn có thể tránh các cột phiền toái bằng cách chỉ định 
SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
150

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
47

Lưu ý rằng 

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
151 hiệu quả hơn 
SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
152, vì vậy nếu kết quả của hàm tổng hợp chỉ thú vị trên một cột (ở đây là 
SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
153), nó có thể được lọc trước khi áp dụng hàm tổng hợp

Ghi chú

Bất kỳ cột đối tượng nào, kể cả nếu nó chứa các giá trị số như đối tượng 

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
154, đều được coi là cột "phiền toái". Chúng được tự động loại trừ khỏi các chức năng tổng hợp trong groupby

Nếu bạn muốn bao gồm các cột thập phân hoặc cột đối tượng trong một tập hợp với các kiểu dữ liệu không phiền toái khác, bạn phải làm như vậy một cách rõ ràng

Cảnh báo

Tính năng tự động loại bỏ các cột phiền toái đã không còn được dùng nữa và sẽ bị xóa trong phiên bản tương lai của pandas. Nếu các cột được bao gồm mà không thể thao tác được, thay vào đó, gấu trúc sẽ gây ra lỗi. Để tránh điều này, hãy chọn các cột bạn muốn thao tác hoặc chỉ định 

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
150

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
48

Xử lý các giá trị Phân loại (không) được quan sát#

Khi sử dụng nhóm cá mú 

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
156 (với tư cách là một nhóm duy nhất hoặc là một phần của nhiều nhóm), từ khóa 
SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
157 kiểm soát việc trả về tích cartesian của tất cả các giá trị có thể có của nhóm (
SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
158) hay chỉ những giá trị được quan sát của nhóm (
SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
159)

Hiển thị tất cả các giá trị

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
49

Chỉ hiển thị các giá trị được quan sát

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
80

dtype được trả về của nhóm sẽ luôn bao gồm tất cả các danh mục đã được nhóm

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
81

Xử lý nhóm NA và NaT#

Nếu có bất kỳ giá trị NaN hoặc NaT nào trong khóa nhóm, chúng sẽ tự động bị loại trừ. Nói cách khác, sẽ không bao giờ có “nhóm NA” hay “nhóm NaT”. Đây không phải là trường hợp trong các phiên bản gấu trúc cũ hơn, nhưng người dùng thường loại bỏ nhóm NA (và hỗ trợ nó là một vấn đề đau đầu khi triển khai)

Nhóm với các yếu tố được sắp xếp #

Các biến phân loại được biểu diễn dưới dạng thể hiện của lớp 

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
156 của gấu trúc có thể được sử dụng làm khóa nhóm. Nếu vậy, thứ tự của các cấp độ sẽ được giữ nguyên

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
82

Nhóm với một đặc điểm kỹ thuật cá mú #

Bạn có thể cần chỉ định thêm một chút dữ liệu để nhóm chính xác. Bạn có thể sử dụng 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
36 để cung cấp điều khiển cục bộ này

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
83

Nhóm một cột cụ thể với tần suất mong muốn. Điều này giống như lấy mẫu lại

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
84

Bạn có một thông số kỹ thuật không rõ ràng ở chỗ bạn có một chỉ mục được đặt tên và một cột có thể là các nhóm tiềm năng

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
85

Lấy hàng đầu tiên của mỗi nhóm #

Giống như đối với DataFrame hoặc Sê-ri, bạn có thể gọi đầu và đuôi trên một nhóm

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
86

Điều này hiển thị n hàng đầu tiên hoặc cuối cùng từ mỗi nhóm

Lấy hàng thứ n của mỗi nhóm#

Để chọn từ DataFrame hoặc Sê-ri mục thứ n, hãy sử dụng 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
63. Đây là phương pháp rút gọn và sẽ trả về một hàng (hoặc không có hàng) cho mỗi nhóm nếu bạn chuyển một int cho n

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
87

Nếu bạn muốn chọn mục không null thứ n, hãy sử dụng 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
26 kwarg. Đối với DataFrame, đây phải là 
SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
164 hoặc 
SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
165 giống như bạn sẽ chuyển đến dropna

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
88

Như với các phương pháp khác, vượt qua 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
52, sẽ đạt được quá trình lọc, trả về hàng được nhóm

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
89

Bạn cũng có thể chọn nhiều hàng từ mỗi nhóm bằng cách chỉ định nhiều giá trị thứ n dưới dạng danh sách các số nguyên

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
30

Liệt kê các mục nhóm #

Để xem thứ tự xuất hiện của mỗi hàng trong nhóm của nó, hãy sử dụng phương pháp 

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
167

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
31

Liệt kê các nhóm #

Để xem thứ tự của các nhóm (trái ngược với thứ tự của các hàng trong một nhóm do 

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
167 đưa ra), bạn có thể sử dụng 
SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
169

Lưu ý rằng các số được cung cấp cho các nhóm khớp với thứ tự mà các nhóm sẽ được nhìn thấy khi lặp qua đối tượng nhóm, không phải thứ tự chúng được quan sát lần đầu tiên

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
32

âm mưu #

Groupby cũng hoạt động với một số phương pháp vẽ đồ thị. Ví dụ: giả sử chúng tôi nghi ngờ rằng một số tính năng trong DataFrame có thể khác nhau theo nhóm, trong trường hợp này, các giá trị trong cột 1 trong đó nhóm là “B” trung bình cao hơn 3

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
33

Chúng ta có thể dễ dàng hình dung điều này với một boxplot

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
34

Nhóm giá trị trong danh sách python

Kết quả của việc gọi 

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
170 là một từ điển có khóa là các giá trị của cột nhóm của chúng tôi 
SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
171 (“A” và “B”). Các giá trị của từ điển kết quả có thể được kiểm soát bởi từ khóa 
SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
172 của 
SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
170. Xem tài liệu trực quan hóa để biết thêm.

Cảnh báo

Vì lý do lịch sử, 

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
174 không tương đương với 
SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
175. Xem tại đây để biết giải thích.

Gọi chức năng đường ống #

Tương tự như chức năng được cung cấp bởi 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
05 và 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
03, các hàm nhận các đối tượng 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
32 có thể được kết nối với nhau bằng cách sử dụng phương thức 
SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
179 để cho phép cú pháp rõ ràng hơn, dễ đọc hơn. Để đọc về 
SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
180 theo thuật ngữ chung, hãy xem tại đây .

Kết hợp 

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
181 và 
SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
180 thường hữu ích khi bạn cần sử dụng lại các đối tượng GroupBy

Ví dụ: hãy tưởng tượng có một Khung dữ liệu với các cột cho cửa hàng, sản phẩm, doanh thu và số lượng đã bán. Chúng tôi muốn tính giá theo nhóm (tôi. e. doanh thu/số lượng) trên mỗi cửa hàng và trên mỗi sản phẩm. Chúng ta có thể thực hiện điều này trong một thao tác gồm nhiều bước, nhưng việc thể hiện nó dưới dạng đường ống có thể làm cho mã dễ đọc hơn. Đầu tiên chúng tôi thiết lập dữ liệu

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
35

Bây giờ, để tìm giá cho mỗi cửa hàng/sản phẩm, chúng ta chỉ cần làm

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
36

Đường ống cũng có thể mang tính biểu cảm khi bạn muốn phân phối một đối tượng được nhóm cho một số chức năng tùy ý, chẳng hạn

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
37

trong đó 

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
85 lấy một đối tượng GroupBy và tìm giá trị trung bình của các cột Doanh thu và Số lượng tương ứng cho từng kết hợp Sản phẩm-Cửa hàng. Hàm 
In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
85 có thể là bất kỳ hàm nào nhận đối tượng GroupBy;

Ví dụ#

Tập hợp lại theo yếu tố #

Nhóm lại các cột của DataFrame theo tổng của chúng và tính tổng các cột được tổng hợp

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
38

Thừa số nhiều cột#

Bằng cách sử dụng 

SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
169, chúng tôi có thể trích xuất thông tin về các nhóm theo cách tương tự như 
SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)
FROM SomeTable
GROUP BY Column1, Column2
187 (như được mô tả thêm trong API định hình lại ) nhưng . Điều này có thể hữu ích như một bước trung gian giống như phân loại trong quá trình xử lý, khi mối quan hệ giữa các hàng trong nhóm quan trọng hơn nội dung của chúng hoặc làm đầu vào cho một thuật toán chỉ chấp nhận mã hóa số nguyên. (Để biết thêm thông tin về hỗ trợ trong pandas cho dữ liệu phân loại đầy đủ, hãy xem Giới thiệu phân loại và tài liệu API . ) . ) . ) . ) . ) . ) . ) . ) . ) . ) . ) . ) . ) . ) . ) . ) . ).)

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
39

Nhóm theo bộ chỉ mục để 'lấy mẫu lại' dữ liệu#

Lấy mẫu lại tạo ra các mẫu giả thuyết mới (mẫu lại) từ dữ liệu đã quan sát hiện có hoặc từ một mô hình tạo dữ liệu. Những mẫu mới này tương tự như những mẫu đã có từ trước

Để lấy mẫu lại để hoạt động trên các chỉ số không giống với thời gian, có thể sử dụng quy trình sau

Trong các ví dụ sau, df. chỉ mục // 5 trả về một mảng nhị phân được sử dụng để xác định những gì được chọn cho thao tác nhóm

Ghi chú

Ví dụ dưới đây cho thấy cách chúng tôi có thể giảm mẫu bằng cách hợp nhất các mẫu thành ít mẫu hơn. Ở đây bằng cách sử dụng df. chỉ mục // 5, chúng tôi đang tổng hợp các mẫu trong thùng. Bằng cách áp dụng hàm std(), chúng tôi tổng hợp thông tin có trong nhiều mẫu thành một tập hợp con nhỏ các giá trị là độ lệch chuẩn của chúng, do đó làm giảm số lượng mẫu

In [1]: df = pd.DataFrame(
   ...:     [
   ...:         ("bird", "Falconiformes", 389.0),
   ...:         ("bird", "Psittaciformes", 24.0),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 80.2),
   ...:         ("mammal", "Primates", np.nan),
   ...:         ("mammal", "Carnivora", 58),
   ...:     ],
   ...:     index=["falcon", "parrot", "lion", "monkey", "leopard"],
   ...:     columns=("class", "order", "max_speed"),
   ...: )
   ...: 

In [2]: df
Out[2]: 
          class           order  max_speed
falcon     bird   Falconiformes      389.0
parrot     bird  Psittaciformes       24.0
lion     mammal       Carnivora       80.2
monkey   mammal        Primates        NaN
leopard  mammal       Carnivora       58.0

# default is axis=0
In [3]: grouped = df.groupby("class")

In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns")

In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"])
00

Trả lại một Sê-ri để truyền tên #

Nhóm các cột DataFrame, tính toán một tập hợp các chỉ số và trả về một Chuỗi có tên. Tên sê-ri được sử dụng làm tên cho chỉ mục cột. Điều này đặc biệt hữu ích khi kết hợp với các hoạt động định hình lại chẳng hạn như xếp chồng trong đó tên chỉ mục cột sẽ được sử dụng làm tên của cột được chèn

danh sách [. ] có nghĩa là gì trong Python?

Danh sách là một vùng chứa Python có thứ tự và có thể thay đổi , là một trong những cấu trúc dữ liệu phổ biến nhất trong Python. Để tạo danh sách, các phần tử được đặt trong dấu ngoặc vuông ([]), phân tách bằng dấu phẩy. Như được hiển thị ở trên, danh sách có thể chứa các phần tử thuộc các loại khác nhau cũng như các phần tử trùng lặp.

Danh sách () có khác với [] trong Python không?

list là tên chung có thể bị ghi đè trong thời gian chạy. list() gọi tên đó. [] luôn là một danh sách theo nghĩa đen . Lưu ý rằng chỉ những người khủng khiếp mới ghi đè lên danh sách.

[] có phải là danh sách trong Python không?

Trong Python, danh sách được tạo bằng cách đặt các phần tử bên trong dấu ngoặc vuông [] , được phân tách bằng dấu phẩy . Một danh sách có thể có bất kỳ số lượng mục nào và chúng có thể thuộc các loại khác nhau (số nguyên, số float, chuỗi, v.v. ). Một danh sách cũng có thể có một danh sách khác như một mục.

3 loại danh sách trong Python là gì?

Danh sách là một trong 4 loại dữ liệu tích hợp trong Python được sử dụng để lưu trữ các bộ sưu tập dữ liệu, 3 loại còn lại là Tuple, Set và Dictionary, all with different qualities and usage.

programming python

Bài Viết Liên Quan

Bài tập excel bảng theo dõi nhập xuất hàng năm 2024
Bài tập excel bảng theo dõi nhập xuất hàng năm 2024

mẹo hay Khỏe Đẹp Bài tập
Giải sgk toán lớp 8 tập 2 trang 30 31 năm 2024
Giải sgk toán lớp 8 tập 2 trang 30 31 năm 2024

mẹo hay
Bạn phạm lỗi lần 1 là do bạn sai năm 2024
Bạn phạm lỗi lần 1 là do bạn sai năm 2024

mẹo hay
Spot rate and forward rate là gì năm 2024
Spot rate and forward rate là gì năm 2024

là ai Hỏi Đáp Là gì Forward rate Forward rate formula Spot rate formula Spot rate example Forward exchange rate Forward rate agreement
Mã hóa web config để che đi thông tin string năm 2024
Mã hóa web config để che đi thông tin string năm 2024

mẹo hay Connectionstate là gì
Khai thác các giá trị văn hóa trong du lịch năm 2024
Khai thác các giá trị văn hóa trong du lịch năm 2024

mẹo hay Cryto Giá
Hãy đến và cảm nhận tiếng anh là gì năm 2024
Hãy đến và cảm nhận tiếng anh là gì năm 2024

là ai Hỏi Đáp Là gì Học Tốt Tiếng anh
Bài toán kế hoạch kinh doanh lop 10 năm 2024
Bài toán kế hoạch kinh doanh lop 10 năm 2024

mẹo hay
Top nhung nguoi dep trai nhat trong 101 mua 4 năm 2024
Top nhung nguoi dep trai nhat trong 101 mua 4 năm 2024

mẹo hay Top List Top Giới Tính Trai
Lãi suất hoàn vốn là gì năm 2024
Lãi suất hoàn vốn là gì năm 2024

là ai Hỏi Đáp Là gì
Xin lỗi a chỉ là sát thủ bản cam năm 2024
Xin lỗi a chỉ là sát thủ bản cam năm 2024

mẹo hay Xem phim Luck-Key Luck-Key Vietsub
Cuộc trò chuyện đã lưu trữ là gì năm 2024
Cuộc trò chuyện đã lưu trữ là gì năm 2024

là ai Hỏi Đáp Là gì
Cách hủy thanh toán tự động trong techcombank năm 2024
Cách hủy thanh toán tự động trong techcombank năm 2024

mẹo hay Mẹo Hay Cách Autobill Techcombank Autobill là gì
Bài tập tổng hợp về thuế có lời giải năm 2024
Bài tập tổng hợp về thuế có lời giải năm 2024

mẹo hay Khỏe Đẹp Bài tập
Bị giật tay và mắt là bị gì năm 2024
Bị giật tay và mắt là bị gì năm 2024

là ai
Giao dịch viên thuộc bộ phận nào trong ngân hàng năm 2024
Giao dịch viên thuộc bộ phận nào trong ngân hàng năm 2024

mẹo hay Ngôn ngữ Dịch Khoa Học Ngân hà
Caác định luật bảo toàn trong hóa học năm 2024
Caác định luật bảo toàn trong hóa học năm 2024

mẹo hay Học Tốt Học
Bát tự không hợp tiếng trung là gì năm 2024
Bát tự không hợp tiếng trung là gì năm 2024

là ai Hỏi Đáp Là gì Học Tốt Tiếng trung
Lỗi the system cannot find the file specified win 7 năm 2024
Lỗi the system cannot find the file specified win 7 năm 2024

mẹo hay Công Nghệ File
Vô sinh ở nữ là gì năm 2024
Vô sinh ở nữ là gì năm 2024

là ai Hỏi Đáp Là gì

Quảng Cáo

Có thể bạn quan tâm

Xét nghiệm triple test ở tuần thứ bao nhiêu năm 2024
19 giờ trước . bởi SovereignWomanhood
Bo phận kiểm tra hợp đồng là gì năm 2024
19 giờ trước . bởi KindlyCoconut
Giair bài tập 2b trang 194 sách ngữ văn 9 năm 2024
19 giờ trước . bởi ShinyCheesecake
Lo trinh bay sai gon thanh hóa mat bao lau năm 2024
20 giờ trước . bởi RuralMouthpiece
Danh sách trường cấp 1 tai thanh hóa năm 2024
20 giờ trước . bởi ColossalVicinity
Ngày 10 4 2023 là ngay bao nhiêu âm lịch năm 2024
20 giờ trước . bởi ManicuredParson
Cực nam của việt nam tiếng anh là gì năm 2024
20 giờ trước . bởi GoddamAdjustment
7 phương trình hóa học tạo ra zncl2 năm 2024
20 giờ trước . bởi DumbGridlock
Trẻ 6 tháng ăn cách nhau bao nhiêu là đủ năm 2024
21 giờ trước . bởi FledglingReceptor
Quả cầu chắn rác tiếng anh là gì năm 2024
21 giờ trước . bởi VocalTherapy

Toplist được quan tâm

#1
Top 7 tết mậu thân năm 1968 đã diễn ra sự kiện gì ở miền nam nước ta 2023
5 tháng trước
#2
Top 13 luyện từ và câu: dấu gạch ngang lớp 4 trang 45 2023
5 tháng trước
#3
Top 6 trong mặt phẳng oxy ảnh của đường thẳng d 3x y 4=0 2023
5 tháng trước
#4
Top 6 thử thách thần chết thuyết minh phần 2 2023
5 tháng trước
#5
Top 4 vở bài tập tiếng việt lớp 3 tập 2 chính tả trang 15 2023
5 tháng trước
#6
Top 5 áo khoác nam quảng châu cao cấp 2023
5 tháng trước
#7
Top 4 nội dung nào sau đây không phải là trách nhiệm của đơn vị đầu mối cung cấp thông tin 2023
5 tháng trước
#8
Top 9 mẫu đồng phục công sở đẹp 2022 2023
5 tháng trước
#9
Top 5 ốp lưng iphone 13 pro bảo vệ camera 2023
5 tháng trước

Quảng cáo

Xem Nhiều

Bài tập có lời giải tổ chức thi công năm 2024
3 ngày trước . bởi VolubleBrowsing
Giải các bài toán tìm x lớp 4 năm 2024
6 ngày trước . bởi PredominantManga
Bị tê gót chân là bệnh gì năm 2024
1 tuần trước . bởi AdultClerk
Làm vở bài tập toán lớp 3 trang 53 năm 2024
1 tuần trước . bởi MinisterialProphecy
Cuộc gọi không xác định là gì năm 2024
6 ngày trước . bởi UncontrollableComplexity
Dđiện trở các cặp dây máy nén là bao nhiêu năm 2024
1 ngày trước . bởi TelevisedNarration
Vietnam airline được ký gửi bao nhiêu kg năm 2024
9 giờ trước . bởi ProlongedSeating
Đại học tôn đức thắng bao nhiêu 1 tín chỉ năm 2024
5 ngày trước . bởi WashedChina
1 8 ga tương đương bao nhiêu km h năm 2024
6 ngày trước . bởi All-powerfulFrequency
Anh trai gọi em gái là gì trong tiếng hàn năm 2024
5 ngày trước . bởi SpentDeliverance

Quảng cáo

Chúng tôi

Điều khoản

Trợ giúp

Mạng xã hội

DMCA.com Protection Status
Bản quyền © 2021 boxhoidap.com Inc.