我有一个数据帧df，我使用几列从它到groupby:
df['col1','col2','col3','col4'].groupby(['col1','col2']).mean()
在上面的方式，我几乎得到表(数据帧)，我需要。缺少的是包含每个组中的行数的附加列。换句话说，我有均值，但我也想知道有多少数字被用来得到这些均值。例如，第一组有8个值，第二组有10个值，以此类推。
简而言之:如何获得数据框架的分组统计数据?
在groupby对象上，agg函数可以接受一个列表，以便一次应用多个聚合方法。这应该会给你你需要的结果:
df[['col1', 'col2', 'col3', 'col4']].groupby(['col1', 'col2']).agg(['mean', 'count'])
快速回答:
获取每个组的行数最简单的方法是调用.size()，它返回一个Series:
df.groupby(['col1','col2']).size()
通常你想要这个结果作为一个数据帧(而不是一个系列)，所以你可以这样做:
df.groupby(['col1', 'col2']).size().reset_index(name='counts')
如果你想知道如何计算每组的行数和其他统计数据，请继续阅读下面的内容。
详细的例子:
考虑下面的数据框架示例:
In [2]: df
Out[2]:
col1 col2 col3 col4 col5 col6
0 A B 0.20 -0.61 -0.49 1.49
1 A B -1.53 -1.01 -0.39 1.82
2 A B -0.44 0.27 0.72 0.11
3 A B 0.28 -1.32 0.38 0.18
4 C D 0.12 0.59 0.81 0.66
5 C D -0.13 -1.65 -1.64 0.50
6 C D -1.42 -0.11 -0.18 -0.44
7 E F -0.00 1.42 -0.26 1.17
8 E F 0.91 -0.47 1.35 -0.34
9 G H 1.48 -0.63 -1.14 0.17
首先让我们使用.size()来获取行数:
In [3]: df.groupby(['col1', 'col2']).size()
Out[3]:
col1 col2
A B 4
C D 3
E F 2
G H 1
dtype: int64
然后让我们使用.size().reset_index(name='counts')来获取行数:
In [4]: df.groupby(['col1', 'col2']).size().reset_index(name='counts')
Out[4]:
col1 col2 counts
0 A B 4
1 C D 3
2 E F 2
3 G H 1
包括更多统计信息的结果
当你想要计算分组数据的统计信息时，它通常看起来像这样:
In [5]: (df
...: .groupby(['col1', 'col2'])
...: .agg({
...: 'col3': ['mean', 'count'],
...: 'col4': ['median', 'min', 'count']
...: }))
Out[5]:
col4 col3
median min count mean count
col1 col2
A B -0.810 -1.32 4 -0.372500 4
C D -0.110 -1.65 3 -0.476667 3
E F 0.475 -0.47 2 0.455000 2
G H -0.630 -0.63 1 1.480000 1
上面的结果处理起来有点麻烦，因为有嵌套的列标签，也因为行数是以每列为基础的。
为了更好地控制输出，我通常将统计数据分割成单独的聚合，然后使用join进行组合。它是这样的:
In [6]: gb = df.groupby(['col1', 'col2'])
...: counts = gb.size().to_frame(name='counts')
...: (counts
...: .join(gb.agg({'col3': 'mean'}).rename(columns={'col3': 'col3_mean'}))
...: .join(gb.agg({'col4': 'median'}).rename(columns={'col4': 'col4_median'}))
...: .join(gb.agg({'col4': 'min'}).rename(columns={'col4': 'col4_min'}))
...: .reset_index()
...: )
...:
Out[6]:
col1 col2 counts col3_mean col4_median col4_min
0 A B 4 -0.372500 -0.810 -1.32
1 C D 3 -0.476667 -0.110 -1.65
2 E F 2 0.455000 0.475 -0.47
3 G H 1 1.480000 -0.630 -0.63
脚注
用于生成测试数据的代码如下所示:
In [1]: import numpy as np
...: import pandas as pd
...:
...: keys = np.array([
...: ['A', 'B'],
...: ['A', 'B'],
...: ['A', 'B'],
...: ['A', 'B'],
...: ['C', 'D'],
...: ['C', 'D'],
...: ['C', 'D'],
...: ['E', 'F'],
...: ['E', 'F'],
...: ['G', 'H']
...: ])
...:
...: df = pd.DataFrame(
...: np.hstack([keys,np.random.randn(10,4).round(2)]),
...: columns = ['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5', 'col6']
...: )
...:
...: df[['col3', 'col4', 'col5', 'col6']] = \
...: df[['col3', 'col4', 'col5', 'col6']].astype(float)
...:
免责声明:
如果您正在聚合的一些列具有空值，那么您确实希望将组行计数视为每个列的独立聚合。否则，您可能会被误导，不知道实际有多少记录被用于计算平均值之类的东西，因为pandas会在平均值计算中删除NaN条目而不告诉您。
我们可以通过使用groupby和count轻松地做到这一点。但是，我们应该记住使用reset_index()。
df[['col1','col2','col3','col4']].groupby(['col1','col2']).count().\
reset_index()
瑞士军刀:GroupBy.describe
返回每组的计数、平均值、std和其他有用的统计信息。
df.groupby(['A', 'B'])['C'].describe()
count mean std min 25% 50% 75% max
A B
bar one 1.0 0.40 NaN 0.40 0.40 0.40 0.40 0.40
three 1.0 2.24 NaN 2.24 2.24 2.24 2.24 2.24
two 1.0 -0.98 NaN -0.98 -0.98 -0.98 -0.98 -0.98
foo one 2.0 1.36 0.58 0.95 1.15 1.36 1.56 1.76
three 1.0 -0.15 NaN -0.15 -0.15 -0.15 -0.15 -0.15
two 2.0 1.42 0.63 0.98 1.20 1.42 1.65 1.87
要获得具体的统计数据，只需选择它们，
df.groupby(['A', 'B'])['C'].describe()[['count', 'mean']]
count mean
A B
bar one 1.0 0.400157
three 1.0 2.240893
two 1.0 -0.977278
foo one 2.0 1.357070
three 1.0 -0.151357
two 2.0 1.423148
注意:如果你只需要计算1或2个属性，那么它可能是 使用groupby更快。Agg，然后计算这些列 您正在执行浪费的计算。
describe适用于多个列(将['C']更改为['C'， 'D'] -或完全删除它-看看会发生什么，结果是一个MultiIndexed列数据框架)。
您还可以获得字符串数据的不同统计信息。举个例子，
df2 = df.assign(D=list('aaabbccc')).sample(n=100, replace=True)
with pd.option_context('precision', 2):
display(df2.groupby(['A', 'B'])
.describe(include='all')
.dropna(how='all', axis=1))
C D
count mean std min 25% 50% 75% max count unique top freq
A B
bar one 14.0 0.40 5.76e-17 0.40 0.40 0.40 0.40 0.40 14 1 a 14
three 14.0 2.24 4.61e-16 2.24 2.24 2.24 2.24 2.24 14 1 b 14
two 9.0 -0.98 0.00e+00 -0.98 -0.98 -0.98 -0.98 -0.98 9 1 c 9
foo one 22.0 1.43 4.10e-01 0.95 0.95 1.76 1.76 1.76 22 2 a 13
three 15.0 -0.15 0.00e+00 -0.15 -0.15 -0.15 -0.15 -0.15 15 1 c 15
two 26.0 1.49 4.48e-01 0.98 0.98 1.87 1.87 1.87 26 2 b 15
有关更多信息，请参阅文档。
pandas >= 1.1: datafframe .value_counts
如果你只是想捕获每个组的大小，这可以从pandas 1.1中获得，这将删除GroupBy并且更快。
df.value_counts(subset=['col1', 'col2'])
最小的例子
# Setup
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B' : ['one', 'one', 'two', 'three',
'two', 'two', 'one', 'three'],
'C' : np.random.randn(8),
'D' : np.random.randn(8)})
df.value_counts(['A', 'B'])
A B
foo two 2
one 2
three 1
bar two 1
three 1
one 1
dtype: int64
其他统计分析工具
如果你在上面没有找到你想要的东西，用户指南有一个支持的静态分析、相关和回归工具的全面列表。
创建一个组对象并调用如下示例的方法:
grp = df.groupby(['col1', 'col2', 'col3'])
grp.max()
grp.mean()
grp.describe()
要获得多个统计信息，请折叠索引，并保留列名:
df = df.groupby(['col1','col2']).agg(['mean', 'count'])
df.columns = [ ' '.join(str(i) for i in col) for col in df.columns]
df.reset_index(inplace=True)
df
生产:
请试试这段代码
new_column=df[['col1', 'col2', 'col3', 'col4']].groupby(['col1', 'col2']).count()
df['count_it']=new_column
df
我认为代码将添加一个名为“计数它”的列，计数每组
如果你熟悉tidyverse R包，这里有一种在python中实现它的方法:
from datar.all import tibble, rnorm, f, group_by, summarise, mean, n, rep
df = tibble(
col1=rep(['A', 'B'], 5),
col2=rep(['C', 'D'], each=5),
col3=rnorm(10),
col4=rnorm(10)
)
df >> group_by(f.col1, f.col2) >> summarise(
count=n(),
col3_mean=mean(f.col3),
col4_mean=mean(f.col4)
)
col1 col2 n mean_col3 mean_col4
0 A C 3 -0.516402 0.468454
1 A D 2 -0.248848 0.979655
2 B C 2 0.545518 -0.966536
3 B D 3 -0.349836 -0.915293
[Groups: ['col1'] (n=2)]
我是数据包的作者。如果您对使用它有任何问题，请随时提交问题。
另一个选择:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B' : ['one', 'one', 'two', 'three',
'two', 'two', 'one', 'three'],
'C' : np.random.randn(8),
'D' : np.random.randn(8)})
df
A B C D
0 foo one 0.808197 2.057923
1 bar one 0.330835 -0.815545
2 foo two -1.664960 -2.372025
3 bar three 0.034224 0.825633
4 foo two 1.131271 -0.984838
5 bar two 2.961694 -1.122788
6 foo one -0.054695 0.503555
7 foo three 0.018052 -0.746912
pd.crosstab(df.A, df.B).stack().reset_index(name='count')
输出:
A B count
0 bar one 1
1 bar three 1
2 bar two 1
3 foo one 2
4 foo three 1
5 foo two 2
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