在 pandas 中按类别分组数据

在 Python 中处理分类数据

Kasey Jones

Research Data Scientist

.groupby() 基础：拆分数据

adult = pd.read_csv("data/adult.csv")
adult1 = adult[adult["Above/Below 50k"] == " <=50K"]
adult2 = adult[adult["Above/Below 50k"] == " >50K"]

替换为

groupby_object = adult.groupby(by=["Above/Below 50k"])

.groupby() 基础：应用函数

groupby_object = adult.groupby(by=["Above/Below 50k"])

应用函数：

groupby_object.mean()

                       Age        fnlgwt  Education Num  Capital Gain ...
Above/Below 50k                                                                                
 <=50K           36.783738  190340.86517       9.595065    148.752468 ...   
 >50K            44.249841  188005.00000      11.611657   4006.142456 ...

一行写法：

adult.groupby(by=["Above/Below 50k"]).mean()

指定列

选项 1：只对两列运行 .sum()。

adult.groupby(by=["Above/Below 50k"])['Age', 'Education Num'].sum()

                    Age  Education Num
Above/Below 50k                       
 <=50K           909294         237190
 >50K            346963          91047

选项 2：对所有数值列运行 .sum()，再子集化。

adult.groupby(by=["Above/Below 50k"]).sum()[['Age', 'Education Num']]

优先选项 1——尤其在大数据集上。

多列分组

adult.groupby(by=["Above/Below 50k", "Marital Status"]).size()

Above/Below 50k  Marital Status        
 <=50K            Divorced                  3980
                  Married-AF-spouse           13
                  Married-civ-spouse        8284
                  Married-spouse-absent      384
                  Never-married            10192
                  Separated                  959
                  Widowed                    908
 >50K             Divorced                   463
                  Married-AF-spouse           10 <--- 仅 10 条记录
                  Married-civ-spouse        6692
    ...

练习使用 .groupby()

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