目录

• • 拆分
  • 遍历
  • 聚合
  • 透视表
  • 交叉表
  • 参考

拆分

包含在Pandas对象中的数据可以是Series和DataFrame等数据结构，它能根据你提供的一个或多个键分离到各个组中，分离操作在特定轴上进行，行方向或者列方向的轴。

pandas提供的groupby方法实现拆分，具有如下参数：

• keys 分组键，多个为列表

• axis 指定轴

• level 指定层级

• as_index bool分组名称是否作为索引

df.groupby("name")  #返回一个GruopBy对象

虚构一个dataFrame对象，包含姓名、年级、数学科目、测试1、测试2等列属性，可以看到姓名、年级和数学科目有相同元素，下面每一个同学（每一条记录对应一次考试）的考试记录按姓名分组。

遍历

GruopBy对象可以遍历，它将返回一个元组，第一个元素是分组名称(如果分组键为多个，则为分组键集合)，第二个值是分组数据。下边的分组中，姓名相同的分为一组。

聚合

所有根据数组产生标量值的数据转换过程。

前文曾经记录过一些pandas的基本统计函数，如下表所示。

下面对分组后的考生统计其成绩中位数，测试1和测试2下，三位同学的成绩中位数分别为：80.0、68.0、68.0以及72.0、69.5、75.5。

仅仅只是上述罗列的函数显然不能满足需要，可以自定义聚合函数，但是需要将自定义的函数作为参数传递给agg或者aggregate方法，下面自定义一个函数来求解每位同学两次考试的分差。

apply方法也可以实现上述功能，其参数如下：

• func 作为参数传递的函数名
• **args 该函数所需参数

在调用数据聚合函数过程中，到底发生了什么，它运行的原理是什么？

这里需要理解函数式编程，即函数作为一个对象，能作为参数传递也可以作为返回值（参考Python三大器中的装饰器）

• gruopby方法将数据按键分组
• apply和agg函数自动遍历每一列
• 遍历的每一列将作为参数传递给自定义函数，作相关运算后返回

apply不仅可以遍历列，还可以遍历列元素，下述代码表示遍历测试1的每一个元素，aplly方法里面传入一个匿名函数，判断其值是否大于60，返回值将作为另一列对应位置的值，可以看到July没有通过考试。

透视表

一种在电子表格中常见的数据汇总工具，根据一个或多个键聚合成一张表的数据，将数据在矩阵中排列，一些是沿着行排列，另一些则是沿着列。

pandas的pivot_table函数可实现透视表功能，具有如下参数：

• value 需要聚合的列名，默认全部
• index 在表的行上进行分组的列名或者其他分组键
• columns 在表的列上进行分组的列名或者其他分组键
• fill_value 替换缺失值的值
• dropna 布尔值 是否舍弃NA
• margins 是否添加行/列小计和总计，默认True
• aggfunc 聚合函数或函数列表，可以是groupby上下文中的任意函数，默认为“mean”

下图所示的透视表，每个学生参加测试的次数一目了然

交叉表

透视表的一种特殊情况，计算的是分组中的频率。

针对交叉表，pandas提供有crosstab方法，第一个参数为行方向的键，第二个为列方向的键。

虚构一个姓名-年级表格，然后做交叉表统计。

参考

• 徐敬一.利用Pyhton进行数据分析[M].机械工业出版社.2018
• 小z.用实战玩转Pandas数据分析[D]