Python-Pandas GroupBy 进阶与透视表学习

​​一、数据分组（GroupBy）​​

​​核心概念​​：将数据按指定字段分组，对每组进行聚合、转换或过滤操作。

​​1. 分组聚合（Aggregation）​​

将分组数据聚合成单个值（如平均值、总和）。

• ​​单变量分组聚合​​：

  import pandas as pd  
  df = pd.read_csv('data/gapminder.tsv', sep='\t')  
  # 按年份分组计算平均寿命  
  result = df.groupby('year')['lifeExp'].mean()

• ​​Pandas内置聚合方法​​：

  • count(), mean(), std(), median(), sum(), min(), max()等。

  • 示例：

    df.groupby('continent')['lifeExp'].describe()  # 同时计算多个统计量

• ​​自定义聚合函数​​：

  def my_mean(values):  return sum(values) / len(values)  
  # 使用agg调用自定义函数  
  df.groupby('year')['lifeExp'].agg(my_mean)

• ​​多函数聚合​​：

  result = df.groupby('year')['lifeExp'].agg(['count', 'mean', 'std'])  
  # 重命名结果列  
  result.columns = ['count_nonzero', 'mean', 'std']

• ​​多列不同聚合操作​​：

  df.groupby('year').agg({  'lifeExp': 'mean',  'pop': 'median',  'gdpPercap': 'median'  
  }).rename(columns={  'lifeExp': '平均寿命',  'pop': '人口',  'gdpPercap': '人均Gdp'  
  }).reset_index()

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​​2. 分组转换（Transformation）​​

保持数据维度不变，对每组进行转换（如标准化、填充缺失值）。

• ​​计算Z分数​​：

  def my_zscore(x):  return (x - x.mean()) / x.std()  
  df['z_score'] = df.groupby('year')['lifeExp'].transform(my_zscore)

• ​​分组填充缺失值​​：

  tips = pd.read_csv('data/tips.csv').sample(10, random_state=42)  
  tips.loc[np.random.permutation(tips.index)[:4], 'total_bill'] = np.NaN  # 构造缺失值  def fill_na_mean(x):  return x.fillna(x.mean())  # 用组内均值填充缺失值  tips['fill_total_bill'] = tips.groupby('sex')['total_bill'].transform(fill_na_mean)

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​​3. 分组过滤（Filtration）​​

根据条件筛选分组（如删除组内数据量不足的分组）。

# 过滤组内数据量>30的分组  
tips_filtered = tips.groupby('size').filter(lambda x: len(x) > 30)  
tips_filtered['size'].value_counts()

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​​4. DataFrameGroupBy对象操作​​

分组后返回DataFrameGroupBy对象，支持进一步操作。

• ​​查看分组​​：

  grouped = tips.groupby('sex')  
  grouped.groups  # 显示分组索引  
  female_group = grouped.get_group('Female')  # 提取特定组

• ​​遍历分组​​：

  for name, group in grouped:  print(f"Group: {name}")  print(group.head())

• ​​多字段分组​​：

  group_avg = tips.groupby(['sex', 'time']).mean()  # 返回MultiIndex  
  group_avg.reset_index()  # 转换为普通DataFrame  
  # 或分组时禁用索引  
  tips.groupby(['sex', 'time'], as_index=False).mean()

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​​二、数据透视表（Pivot Table）​​

动态重组数据，按行列维度聚合分析。

​​核心参数​​

参数	作用	示例
index	行分组字段	index='continent'
columns	列分组字段	columns='year'
values	待聚合的数值列	values='lifeExp'
aggfunc	聚合函数（默认mean）	aggfunc=['mean', 'std']

​​基础用法​​

# 按大洲和年份透视平均寿命  
pivot = pd.pivot_table(  df,  index='continent',  columns='year',  values='lifeExp',  aggfunc='mean'  
)

​​多维度聚合​​

# 同时计算均值和标准差  
pivot_multi = pd.pivot_table(  df,  index='continent',  columns='year',  values='lifeExp',  aggfunc=['mean', 'std']  
)

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​​三、关键区别总结​​

​​操作​​	​​输入​​	​​输出​​	​​特点​​
​​聚合(Agg)​​	每组数据	​​单个值​​（如均值）	数据维度降低
​​转换(Transform)​​	每组数据	​​同维度数据​​（如Z分数）	维度不变，支持向量化操作
​​过滤(Filter)​​	整组数据	​​筛选后的组​​（如删除小组）	按组条件筛选
​​透视表​​	全表数据	​​重组后的聚合表​​	动态行列分析，支持多级分组

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​​四、最佳实践​​

1. ​​分组前预处理​​：确保分组字段无缺失值。

2. ​​优先内置函数​​：如mean()比自定义循环高效。

3. ​​透视表替代多重分组​​：简化多维度聚合代码。

4. ​​利用reset_index()​​：将分组索引转换为列便于后续分析。

示例代码需结合实际数据文件运行，建议在Jupyter Notebook中逐步练习以加深理解。