在数据分析中有时候需要自己定义分组规则 这里简单介绍一下用一个字典实现分组
people=DataFrame( np.random.randn(5,5), columns=['a','b','c','d','e'], index=['Joe','Steve','Wes','Jim','Travis'] ) mapping={'a':'red','b':'red','c':'blue','d':'blue','e':'red','f':'orange'} by_column=people.groupby(mapping,axis=1)#列方向上进行分组
这里不知道python底层是怎么运行的,最好把运行的结果打印出来看一下
for i in by_column: print (i)
遍历的结果:
('blue', c d Joe 0.218189 -0.228336 Steve 1.677264 0.630303 Wes 0.315320 -0.250787 Jim 3.343462 0.483021 Travis 0.854553 -0.760884) ('red', a b e Joe 0.218164 0.823654 -1.425720 Steve 1.191175 -0.327735 1.926470 Wes -1.418855 0.497466 0.110105 Jim -1.157157 0.817122 0.749023 Travis -0.440583 -0.907922 1.374294)
从结果可以看到,把a b e分给了red, c d分给了blue
a b e--->red
c d --->blue
接下来再来执行 people.groupby(mapping,axis=1).mean()
blue red Joe 0.241336 -0.182099 Steve 0.459773 -0.448336 Wes 0.205278 0.605721 Jim -0.094838 1.254174 Travis 0.354140 0.142075
从结果看到在列方向group分组 执行聚合函数mean()后列索引就只有 blue和red了。
整个过程可以这么理解 在列方向上进行分组 a b e为一组为red,c d 为一组为blue。最后以red blue作为新DataFraem的列索引
同样Series也有同样的功能,它可以被看作一个固定大小的映射。对于上面的那个例子,如果用series作为分组键,则pandas会检查Series以确保其索引分组轴是对齐的:
ser=Series(mapping)
a red
b red
c blue
d blue
e red
f orange
by_ser_group=people.groupby(ser,axis=1).mean()
blue red
Joe 0.241336 -0.182099
Steve 0.459773 -0.448336
Wes 0.205278 0.605721
Jim -0.094838 1.254174
Travis 0.354140 0.142075
从结果可以看到,通过字典进行分组和通过Series进行分组结果是相同的。也就是说他们执行的原理是相同的,都是把索引(对series来说)或字典的key与Dataframe的索引进行匹配,
字典中value或series中values值相同的会被分到一个组中,最后根据每组进行在聚合。
groupby的用法很多,之后有时间我会慢慢更新博客。如果有那些地方有错欢迎大家指出,一块学习,共同进步。
以上这篇Python数据分析中Groupby用法之通过字典或Series进行分组的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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