Python中的数据分组统计、分组运算及透视方式

1. len(gp1) #组数
2. gp1.size() #每组的记录个数
3. df3.groupby(["小组","评级"])  #得到的结果是一个groupby对象
4. gp1.mean()  #每组组内的平均值，还有sum、max、min、count
5. apply #自定义统计函数（自己定义一个函数,作为参数，会自动将函数应用到每一组数据当中去）

# 创建示例DataFrame
data = {'班级': ['一班', '一班','一班','二班', '二班','二班','三班','三班','三班'],
        '科目': ['物理', '化学', '生物','物理', '化学', '生物','物理', '化学', '生物'],
        '数量': [17, 29, 18,37,48,32,17, 29, 18],
        '分数': [87, 89, 88,77,98,82,97, 89, 78]}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建示例DataFrame
data = {'班级': ['一班', '一班','一班','二班', '二班','二班','三班','三班','三班'],
        '科目': ['物理','生物','生物','物理', '物理', '生物','化学', '化学', '生物'],
        '姓名': ['张三', '章中', '贺天','紫瞳','西德','魏斯','明峰', '希方', '塞法'],
        '分数': [87, 89, 88,77,98,82,97, 89, 78]}
df = pd.DataFrame(data)
#实现组内排序，排序的时候，科目作为第一排序依据，用来排序的数值字段（分数）作为第二排序依据
df.sort_values(['科目','分数'],ascending=[False,True]).groupby('科目').head(3)

# 创建示例DataFrame
data = {'班级': ['一班', '一班','一班','二班', '二班','二班','三班','三班','三班'],
        '科目': ['物理','生物','生物','物理', '物理', '生物','化学', '化学', '生物'],
        '姓名': ['张三', '章中', '贺天','紫瞳','西德','魏斯','明峰', '希方', '塞法'],
        '分数': [87, 89, 88,77,98,82,97, 89, 78]}
df = pd.DataFrame(data)
#按照科目、班级进行分组求平均
df[['科目','班级','分数']].groupby(['科目','班级']).mean()

# 创建示例DataFrame
data = {'年级': ['1', '1','1','2', '2','3','3','3','3'],
        '姓名': ['张三', '章中', '贺天','紫瞳','西德','魏斯','明峰', '希方', '塞法'],
        '年龄': [17, 19, np.NaN,18,np.NaN,15,18, 18,np.NaN ]}
df = pd.DataFrame(data)
df

#按照年级分组填充缺失的年龄
df.groupby('年级').apply(lambda x:x.fillna(x.mean()))

data = {'班级': ['一班', '一班','一班','二班', '二班','二班','三班','三班','三班'],
        '科目': ['物理', '化学', '生物','物理', '化学', '生物','物理', '化学', '生物'],
        '数量': [17, 29, 18,37,48,32,17, 29, 18],
        '分数': [87, 89, 88,77,98,82,97, 89, 78]}
df = pd.DataFrame(data)
#数值列按照分组标准快速聚合
df.groupby('班级').agg(np.sum) 

#不同的列传入不同的函数
mappping = {'数量':np.sum,'分数':np.mean}
df.groupby('班级').agg(mappping)

#求针对各科目最高分数与最低分数之间的差值
def cha(x):
    return x.max() - x.min()
df[['科目','分数']].groupby('科目').agg([cha])

df[['班级','分数']].groupby('班级').agg([np.max,np.min,np.mean])

#pivot_table 其实就是将groupby封装起来了
df[['班级','分数']].pivot_table(index = ['班级']) #先按照班级分组，再求mean

data = {'班级': ['一班', '一班','一班','二班', '二班','二班','三班','三班','三班'],
        '科目': ['物理', '化学', '生物','物理', '化学', '生物','物理', '化学', '生物'],
        '数量': [17, 29, 18,37,48,32,17, 29, 18],
        '分数': [87, 89, 88,77,98,82,97, 89, 78]}
df = pd.DataFrame(data)
df.pivot_table(index = ['班级','科目']) #先按照班级然后按照科目分许，默认求均值

df.pivot_table(index = ['班级'],aggfunc = np.sum)#求和

pd.pivot_table(df3,values="总分",index="评级",columns=["班级","小组"])

#groupby实现pd.crosstab(df['班级'],df['科目']) 
df[['班级','科目','姓名']].groupby(['班级','科目']).count().unstack().fillna(0)