pandas.Series.groupby#

Series.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)[源代码]#

使用映射器或按一系列柱对系列进行分组。

GROUP BY操作涉及拆分对象、应用函数和合并结果的某种组合。这可用于对这些组上的大量数据和计算操作进行分组。

参数

by映射、函数、标签或标签列表: 用于确定Groupby的组。如果 by 是一个函数，它在对象索引的每个值上被调用。如果传递了DICT或Series，则将使用Series或Dict值来确定组(首先对齐序列的值；请参见 .align() 方法)。如果传递了长度等于所选轴的列表或ndarray(请参见 groupby user guide )，则按原样使用这些值来确定组。标签或标签列表可以传递给GROUP BY self 。请注意，元组被解释为(单个)键。
axis{0或‘index’，1或‘Columns’}，默认为0: 沿行(0)或列(1)拆分。
levelInt、级别名称或其序列，默认为无: 如果轴是多索引(分层)，则按一个或多个特定级别分组。
as_index布尔值，默认为True: 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风格”的分组输出。
sort布尔值，默认为True: 对组键进行排序。通过关闭此选项可获得更好的性能。注意：这不会影响每组内观察的顺序。Groupby保留每个组中行的顺序。
group_keys布尔值，可选: 调用Apply时，将组键添加到索引以标识条目。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，否则包括组键。

在 1.5.0 版更改: 警告说 group_keys 的结果时将不再被忽略 apply 是类似索引的系列或DataFrame。指定 group_keys 是否明确包含组密钥。
squeeze布尔值，默认为False: 如果可能，降低返回类型的维度，否则返回一致的类型。

1.1.0 版后已移除.
observed布尔值，默认为False: 这只适用于任何一个石斑鱼是绝对的。如果为True：仅显示类别分组的观测值。如果为False：显示分类分组的所有值。
dropna布尔值，默认为True: 如果为True，并且组键包含NA值，则NA值与行/列一起将被删除。如果为False，则NA值也将被视为组中的关键字。

1.1.0 新版功能.

退货

SeriesGroupBy: 返回包含有关组的信息的Groupby对象。

参见

resample: 一种方便的时间序列频率变换和重采样方法。

注意事项

请参阅 user guide 获取更详细的用法和示例，包括将对象拆分成组、遍历组、选择组、聚合等。

示例

>>> ser = pd.Series([390., 350., 30., 20.],
...                 index=['Falcon', 'Falcon', 'Parrot', 'Parrot'], name="Max Speed")
>>> ser
Falcon    390.0
Falcon    350.0
Parrot     30.0
Parrot     20.0
Name: Max Speed, dtype: float64
>>> ser.groupby(["a", "b", "a", "b"]).mean()
a    210.0
b    185.0
Name: Max Speed, dtype: float64
>>> ser.groupby(level=0).mean()
Falcon    370.0
Parrot     25.0
Name: Max Speed, dtype: float64
>>> ser.groupby(ser > 100).mean()
Max Speed
False     25.0
True     370.0
Name: Max Speed, dtype: float64

按索引分组

属性可以按层次索引的不同级别进行分组。 level 参数：

>>> arrays = [['Falcon', 'Falcon', 'Parrot', 'Parrot'],
...           ['Captive', 'Wild', 'Captive', 'Wild']]
>>> index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('Animal', 'Type'))
>>> ser = pd.Series([390., 350., 30., 20.], index=index, name="Max Speed")
>>> ser
Animal  Type
Falcon  Captive    390.0
        Wild       350.0
Parrot  Captive     30.0
        Wild        20.0
Name: Max Speed, dtype: float64
>>> ser.groupby(level=0).mean()
Animal
Falcon    370.0
Parrot     25.0
Name: Max Speed, dtype: float64
>>> ser.groupby(level="Type").mean()
Type
Captive    210.0
Wild       185.0
Name: Max Speed, dtype: float64

我们还可以选择包括 NA 是否在组密钥中，通过定义 dropna 参数，则默认设置为 True 。

>>> ser = pd.Series([1, 2, 3, 3], index=["a", 'a', 'b', np.nan])
>>> ser.groupby(level=0).sum()
a    3
b    3
dtype: int64

>>> ser.groupby(level=0, dropna=False).sum()
a    3
b    3
NaN  3
dtype: int64

>>> arrays = ['Falcon', 'Falcon', 'Parrot', 'Parrot']
>>> ser = pd.Series([390., 350., 30., 20.], index=arrays, name="Max Speed")
>>> ser.groupby(["a", "b", "a", np.nan]).mean()
a    210.0
b    350.0
Name: Max Speed, dtype: float64

>>> ser.groupby(["a", "b", "a", np.nan], dropna=False).mean()
a    210.0
b    350.0
NaN   20.0
Name: Max Speed, dtype: float64

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