数据聚合与分组运算

发布网友 发布时间：2024-10-23 19:25

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数据聚合与分组运算在数据分析中扮演重要角色，通过将数据集分组并应用函数，可实现统计计算与透视表生成。Pandas 提供高效灵活的groupby功能，支持对数据集进行切片、切块、摘要等操作，比Excel透视表更强大。

Pandas的groupby功能相比SQL中group by更高级且灵活，不仅局限于聚合函数，还能实现多种其他函数的灵活数据聚合运算。Hadley Wickham提出的“split—apply—combine”概念，详细描述了分组运算的三个阶段：数据拆分、应用函数与合并结果。分组键形式多样，类型不拘，允许在DataFrame的行或列上进行分组。

使用groupby进行基本分组与计算示例，如按key1分组并计算data1列平均值，结果是一个GroupBy对象，包含分组键数据与应用函数后的结果。传入列表实现多键分组，返回的Series或DataFrame对象提供分组大小信息，支持迭代访问。

GroupBy对象支持对分组进行迭代，返回分组名与数据块，适用于处理多重键情况。通过索引操作可以选取部分列进行分组，并返回分组后的DataFrame或Series。使用字典、Series或函数定义分组映射关系，实现不同数据聚合需求。

通过定义函数进行分组，允许更创意和抽象的分组映射，如基于列名长度分组，只需传入相应函数即可。在层次化索引数据集上，通过level参数实现根据索引级别进行聚合。

数据聚合是分组运算的核心，可采用SQL聚合函数如sum、count、max、min、mean等，或自定义聚合运算，通过aggregate或agg方法实现。优化后的聚合方法提供更快计算，面向列的多函数应用允许不同列使用不同聚合函数。

返回无索引形式的聚合数据，可以通过传入as_index=False禁用索引功能。分组级运算包括transform和apply方法，实现更广泛的分组转换。使用transform方法在GroupBy对象上直接应用函数生成新列，实现快速数据添加。

apply方法提供“拆分—应用—合并”操作的通用功能，适用于将待处理对象拆分成片段，调用指定函数处理后合并结果。在小费数据集中，通过编写选取指定列最大值的函数并应用apply，可轻松获得各分组的小费比例最高记录。

调用describe函数即可使用apply的快捷方式实现数据描述统计信息生成。禁止分组键功能通过设置group_key = False在groupby中实现，避免层次化索引生成。

分位数和桶分析结合groupby功能，实现数据集的桶划分与分位数分析。使用pd.cut和pd.qcut函数，根据指定分位数将连续数据离散化为多个桶或区间，实现高效数据规整化。