pandas,groupby
在Pandas中,社交领域将用户根据画像(性别、年龄)进行细分,研究用户的使用情况和偏好等主要运用groupby完成。
Groupby的基本原理:
在pandas中,实现分组操作的代码很简单,仅需一行代码,在这里,将上面的数据集按照company字段进行划分:
In [5]: group = data.groupby("company")
将上述代码输入ipython后,会得到一个DataFrameGroupBy对象
In [6]: group
Out[6]: <pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x000002B7E2650240>
那这个生成的DataFrameGroupBy是啥呢?对data进行了groupby后发生了什么?ipython所返回的结果是其内存地址,并不利于直观地理解,为了看看group内部究竟是什么,这里把group转换成list的形式来看:
In [8]: list(group)
Out[8]:
[('A', company salary age
3 A 20 22
6 A 23 33),
('B', company salary age
4 B 10 17
5 B 21 40
8 B 8 30),
('C', company salary age
0 C 43 35
1 C 17 25
2 C 8 30
7 C 49 19)]
转换成列表的形式后,可以看到,列表由三个元组组成,每个元组中,第一个元素是组别(这里是按照company进行分组,所以最后分为了A,B,C),第二个元素的是对应组别下的DataFrame,整个过程可以图解如下:
总结来说,groupby的过程就是将原有的DataFrame按照groupby的字段(这里是company),划分为若干个分组DataFrame,被分为多少个组就有多少个分组DataFrame。所以说,在groupby之后的一系列操作(如agg、apply等),均是基于子DataFrame的操作。
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