一、groupby分组与聚合
分组与聚合通常是分析数据的一种方式，通常与一些统计函数一起使用，查看数据的分组情况
- DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=_NoDefault.no_default, squeeze=_NoDefault.no_default, observed=False, dropna=True)：使用映射器或按一Series列对 DataFrame 进行分组。 groupby 操作涉及拆分对象、应用函数和组合结果的某种组合。可用于对大量数据进行分组并对这些组进行计算操作
- by：映射、函数、标签或标签列表，用于确定分组依据的组。如果 by 是一个函数，则对对象索引的每个值调用它。如果传递了字典或序列，则序列或字典值将用于确定组（序列的值首先对齐。如果传递了长度等于所选轴的列表或 ndarray，则按原样使用这些值来确定组。标签或标签列表可以按列自身传递到组。请注意，元组被解释为（单个）键
- axis：{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, 默认0 沿行（0）或列（1）分割。对于系列，此参数未使用，默认为 0
- level：int，级别名称，或此类的序列，默认 None 如果轴是 MultiIndex（分层），则按特定级别或级别分组。不要同时指定 by 和 level
- as_index：bool，默认值为 True，是否进行索引，对于聚合输出，返回以组标签作为索引的对象。仅与 DataFrame 输入相关。as_index=False 实际上是“SQL 样式”分组输出
- sort：bool，默认True 排序组键。通过关闭它获得更好的性能。请注意，这不会影响每个组内的观察顺序。 Groupby 保留每个组中行的顺序
- group_keys：bool，可选，当调用 apply 并且 by 参数生成类似索引（即转换）结果时，将组键添加到索引以标识片段。默认情况下，当结果的索引（和列）标签与输入匹配时，不包括组键，否则将包含组键。如果生成的结果相对于输入没有相似索引，则此参数无效
- squeeze：bool，默认值 False，如果可能，请减小返回类型的维数，否则返回一致的类型
- observed：bool，默认为 False，这仅适用于任何 groupers 是 Categoricals 的情况。若为True：仅显示categorical groupers的观察值。若为False：显示categorical groupers的所有值
- dropna：bool，默认为True，若为True，且组键包含 NA 值，则将删除 NA 值以及行/列。若为 False，则 NA 值也将被视为组中的键
- 返回：DataFrameGroupBy，返回包含有关组信息的 groupby 对象
代码示例如下
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'颜色': ['蓝色', '灰色', '蓝色', '灰色', '黑色'], '商品': ['钢笔', '钢笔', '铅笔', '铅笔', '文具盒'],'售价':[2.5, 2.3, 1.5, 1.3, 5.2],'会员价':[2.2, 2, 1.3, 1.2, 5.0]})
df
df.groupby([ '商品']).mean(numeric_only=True)
二、分层索引
可以使用 level 参数按分层索引的不同级别进行分组
arrays = [['Falcon', 'Falcon', 'Parrot', 'Parrot'],
['Captive', 'Wild', 'Captive', 'Wild']]
index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('Animal', 'Type')) # from_arrays用于将数组arrays转为多索引multiIndex，多维数组作为参数，高维指定高层索引，低维指定低层索引
index
--------------------------------------------------------------
df = pd.DataFrame({'Max Speed': [390., 350., 30., 20.]}, index=index) # index为行标签索引
df
df.groupby(level=1).mean() # 层次索引：可以使用级别参数按层次索引的不同级别分组
df.groupby(level='Type').mean() # 层次索引：可以使用级别参数按层次索引的不同级别分组
df.groupby(level=0).mean()
三、设置是否包含NaN
可以通过设置 dropna 参数来选择是否在组键中包含 NA，默认设置为 True，即不包含NaN值
l = [[1, 2, 3], [1, None, 4], [2, 1, 3], [1, 2, 2]]
df = pd.DataFrame(l, columns=["a", "b", "c"])
df
df.groupby(by=["b"]).sum() # 还可以通过设置 dropna 参数来选择是否在组键中包含 NA，默认设置为 True
df.groupby(by=["b"], dropna=False).sum() # dropna=False,即包含NaN
l = [["a", 12, 12], [None, 12.3, 33.], ["b", 12.3, 123], ["a", 1, 1]]
l
df = pd.DataFrame(l, columns=["a", "b", "c"]) # columns为列标签索引
df
df.groupby(by="a").sum() # 按a列分组，对其他列进行求和，默认dropna=True，即不包含NaN值
df.groupby(by="a", dropna=False).sum() # 为False时包含NaN值
四、排除组键
df = pd.DataFrame({'Animal': ['Falcon', 'Falcon', 'Parrot', 'Parrot'], 'Max Speed': [380., 370., 24., 26.]})
df
df.groupby("Animal", group_keys=True).apply(lambda x: x) # 使用 group_keys 包含或排除组键，默认为 True（包含）
df.groupby("Animal", group_keys=False).apply(lambda x: x) # group_keys=False，即排除组键
五、星巴克零售店铺数据
星巴克directory.csv数据获取下载：https://pan.baidu.com/s/1LG7YlezfSvPC6I7IvfUk4Q?pwd=fsp8
# 读取星巴克店的数据
starbucks = pd.read_csv("../data/directory.csv")
starbucks.head() # head()表示取前五
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# 按照国家分组，求出星巴克零售店数量前10个国家
count = starbucks.groupby(['Country'])["Store Number"].count().sort_values(ascending=False) # count()即为聚合，sort_values表示进行排序，ascending=False即降序排序
count.head(10)
---------------------------------------------------
# 按照国家分组，求出星巴克零售店数量前10个国家,并作柱状图
count = starbucks.groupby(['Country'])["Store Number"].count().sort_values(ascending=False)
count.head(10).plot(kind='bar')
plt.show()
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# 设置多个索引，将国家省市作为分组
starbucks.groupby(['Country', 'State/Province']).count().head() 操作如下
以下结构与MultiIndex结构 类似
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