groupby,java
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groupby java是什麼,讓我們一起了解一下?
groupby的作用是通過一定的規則將一個數據集劃分成若干個小的區域,然後針對若干個小區域進行數據處理,groupby核心用法是利用本身的某一列或多列內容進行分組聚合。
groupby的核心用法:
(1)根據DataFrame本身的某一列或多列內容進行分組聚合,(a)若按某一列聚合,則新DataFrame將根據某一列的內容分爲不同的維度進行拆解,同時將同一維度的再進行聚合,(b)若按某多列聚合,則新DataFrame將是多列之間維度的笛卡爾積,即:新DataFrame具有一個層次化索引(由唯一的鍵對組成),例如:“key1”列,有a和b兩個維度,而“key2”有one和two兩個維度,則按“key1”列和“key2”聚合之後,新DataFrame將有四個group;
注意:groupby默認是在axis=0上進行分組的,通過設置axis=1,也可以在其他任何軸上進行分組。
(2)groupby,根據分組鍵的不同,有以下4種聚合方法:
1、分組鍵爲Series。
(a)使用原df的子列作爲Series。
df.groupby([ df[‘key1’], df[‘key2’] ]).mean()
(b)使用自定義的Series。
mapping={‘a’:‘red’,‘b’:‘red’,‘c’:‘blue’,‘d’:‘blue’,‘e’:‘red’,‘f’:‘orange’}
map_series=pd.Series(mapping)
people.groupby(map_series,axis=1).count()
2、分組鍵爲列名。
df.groupby([ ‘key1’,‘key2’ ]).mean()
3、分組鍵爲數組。
states=np.array([‘Ohio’, ‘California’, ‘California’, ‘Ohio’, ‘Ohio’])
years=np.array([2004,2005,2006,2005,2006]) #自定義數組
df[‘data1’].groupby( [ states,years ] ).mean()
4、分組鍵爲字典。
mapping={‘a’:‘red’,‘b’:‘red’,‘c’:‘blue’,‘d’:‘blue’,‘e’:‘red’,‘f’:‘orange’} #自定義字典。
by_column=people.groupby(mapping,axis=1).sum() #指定axis=1,表示對列數據進行聚合分組。
5、分組鍵爲函數。
例如:傳入len函數(可以求取一個字符串長度數組),實現根據字符串的長度進行分組。
people.groupby(len).sum() #將字符串長度相同的行進行求和。
5、分組鍵爲函數和數組、列表、字典、Series的組合。
引入列表list[ ] 將函數跟數組、列表、字典、Series混合使用作爲分組鍵進行聚合,因爲任何東西最終都會被轉換爲數組。
key_list=[‘one’,‘one’,‘one’,‘two’,‘two’] #自定義列表,默認列表順序和df的列順序一致。
people.groupby([ len,key_list ]).min()
6、分組鍵爲具有多重列索引df 的列索引層次。
hier_df.groupby(level=‘cty’,axis=1).count() #利用參數level,指明聚合的層級。
代碼示例說明:
將多個字段拼接成一個新字段,在使用Java8的groupBy進行分組。
Map<String, List<EntryDeliveryDetailywk>> detailmap = details.stream().collect(Collectors.groupingBy(d -> fetchGroupKey(d) ));private String fetchGroupKey(EntryDeliveryDetailywk detail){ return detail.getSkuId().toString() + detail.getItemsName() + detail.getWarehouseId().toString() + detail.getSupplierId().toString(); }
以上就是小編今天的分享了,希望可以幫助到大家。
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