pandas groupby分組對象的組內排序解決方案

問題:

根據數據某列進行分組,選擇其中另一列大小top-K的的所在行數據

解析:

求解思路很清晰,即先用groupby對數據進行分組,然後再根據分組後的某一列進行排序,選擇排序結果後的top-K結果

案例:

取一下dataframe中B列各對象中C值最高所在的行

df = pd.DataFrame({"A": [2, 3, 5, 4], "B": ['a', 'b', 'b', 'a'], "C": [200801, 200902, 200704, 201003]})

Groupby的基本功能介紹

groupby以後返回DataFrameGroupBy對象,實際上還沒有進行任何計算,隻是一個暫時存儲的容器,

[In]df.groupby('B')
[Out]<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x11800f588>

對groupby結果進行簡單的列選取返回的也是DataFrameGroupBy/SeriesGroupBy對象,無法可視化

[In]df.groupby('B')['A']   # 返回SeriesGroupBy對象
[Out]<pandas.core.groupby.SeriesGroupBy object at 0x117f6b630>

[In]df.groupby('B')['A','C']   # 返回DataFrameGroupBy對象
[Out]<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x117fb84e0>

需要對DataFrameGroupBy進行計數、統計、agg聚合計算、apply映射計算和transform等操作,才能生成可視化的數據(下文僅以count和size函數為例展示,不涉及其它的操作)

[In] df.groupby('B', as_index=False)['A'].count()  # 組內數據統計
[Out] B A
 0 a 2
 1 b 2

[In] df.groupby('B')['A'].size().reset_index(name='Size') # 組內數據統計,size和count的一個顯著區別在於count不考慮Nan,size考慮Nan
[Out] B Size
 0  a 2
 1  b 2

解決方案一:

對DataFrameGroupBy對象,用apply函數進行某列的sort_values排序,再選出其中的最大值所在行

# 返回值是一個帶有multiindex的dataframe數據,其中level=0為groupby的by列,而level=1為原index
[In] df.groupby('B').apply(lambda x: x.sort_values('C', ascending=False))
[Out] A B C
B  
a 3 4 a 201003
 0 2 a 200801
b 1 3 b 200902
 2 5 b 200704

# 通過設置group_keys參數對multiindex進行優化
[In] df.groupby('B', group_keys=False).apply(lambda x: x.sort_values('C', ascending=False))
[Out] A B  C
 3 4 a 201003
 0 2 a 200801
 1 3 b 200902
 2 5 b 200704

# 再次groupby,並調用內置的first()方法,取最大值
[In] df.groupby('B', group_keys=False).apply(lambda x: x.sort_values('C', ascending=False)).groupby('B').first().reset_index()
[Out]  B A  C
 0 a 4 201003
 1 b 3 200902

解決方案二:

先對B進行整體的sort_values,在groupy取值

[In] df.sort_values('C', ascending=False).groupby('B').first().reset_index()
[Out]  B A  C
 0 a 4 201003
 1 b 3 200902

問題拓展:

以上僅解決瞭Top-1的問題,如果是Top-k呢?

答案:將first()函數變為head()函數

[In] df.sort_values('C', ascending=False).groupby('B').head(2)
[Out] A B C
 3 4 a 201003
 1 3 b 200902
 0 2 a 200801
 2 5 b 200704

總結:

1、方案二,即先排序再groupby取值更方便

2、pandas中API眾多,在實際使用時要捋清各步驟返回值的類型以方便記憶和聯想

補充:pandas分組groupby、agg,排序sort,連接concat、join

連接concat和join

橫向連接

pd.concat([df6,df7],axis=1)
df6.join(df7)

# df6的表格在前面,如需df7的表格在前需要交換位置

註意點:

1、concat這個方法,既可以實現橫向連接,也可以實現縱向連接,通過設置axis的值來控制,axis=1表示的是橫向連接,如果多個連接的對象,放在列表中

2、join也可以實現

縱向連接

pd.concat([df8,df9],ignore_index=True)

註意點:

1、進行縱向合並的數據,需要用[]集合起來

2、ignore_index忽略原有的行索引,重新排列

3、drop_duplicates()刪除重復數據

排序

#按照成績排序
df10.sort_values('score')
#默認升序,從小到大

df10.sort_values(['score','group'],ascending=False,na_position='first')
#sort各個屬性
參數 描述
by 字符串或者列表,如果是單個排序字段,使用的是字符串,如果指定多個,需要使用列表
ascending True的時候,是按照升序,默認是升序
na_position 表示的是空值的位置,’last’是默認的,’first’開始位置

分組

### groupby
df11.groupby('class')
df11.groupby(['class','grade'])

for cls,data in df11.groupby(['class','grade']):
print(cls)
print(data)

註意點:

1、groupby 如果指定的是一個列,如果是多個列[]

2、groupby返回的是一個對象,所以不能直接訪問,可以使用for

篩選出分組之後的列

如果篩選出一列數據[[列名]],返回的是dataframe對象

如果篩選出多個列數據,直接使用[]和[[]]均可

總結[[列1,列2,。。。。]]

聚合函數 agg配合使用

dff.groupby('class')[['math']].agg(['mean','max','min','median','std'])
函數 描述
mean 均值
max 最大值
min 最小值
median 中位數
std 標準差
count 計數
skew 偏度
quantile 指定分位數

以上為個人經驗,希望能給大傢一個參考,也希望大傢多多支持WalkonNet。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教。