​

在日常的数据分析中，经常需要将数据根据某个（多个）字段划分为不同的群体（group）进行分析，如电商领域将全国的总销售额根据省份进行划分，分析各省销售额的变化情况，社交领域将用户根据画像（性别、年龄）进行细分，研究用户的使用情况和偏好等。在Pandas中，上述的数据处理操作主要运用groupby完成，这篇文章就介绍一下groupby的基本原理及对应的agg、transform和apply操作。

为了后续图解的方便，采用模拟生成的10个样本数据，代码和数据如下：

company=["A","B","C"]data=pd.DataFrame({    "company":[company[x] for x in np.random.randint(0,len(company),10)],    "salary":np.random.randint(5,50,10),    "age":np.random.randint(15,50,10)})

groupby的基本原理

在Pandas中，实现分组操作的代码很简单，仅需一行代码，在这里，将上面的数据集按照company字段进行划分：

In [5]: group = data.groupby("company")

将上述代码输入ipython后，会得到一个DataFrameGroupBy对象

In [6]: groupOut[6]: <pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x000002B7E2650240>

那这个生成的DataFrameGroupBy是啥呢？对data进行了groupby后发生了什么？ipython所返回的结果是其内存地址，并不利于直观地理解，为了看看group内部究竟是什么，这里把group转换成list的形式来看一看：

In [8]: list(group)Out[8]:[('A',   company  salary  age  3       A      20   22  6       A      23   33),  ('B',   company  salary  age  4       B      10   17  5       B      21   40  8       B       8   30),  ('C',   company  salary  age  0       C      43   35  1       C      17   25  2       C       8   30  7       C      49   19)]

转换成列表的形式后，可以看到，列表由三个元组组成，每个元组中，第一个元素是组别（这里是按照company进行分组，所以最后分为了A,B,C），第二个元素的是对应组别下的DataFrame，整个过程可以图解如下：

总结来说，groupby的过程就是将原有的DataFrame按照groupby的字段（这里是company），划分为若干个分组DataFrame，被分为多少个组就有多少个分组DataFrame。所以说，在groupby之后的一系列操作（如agg、apply等），均是基于分组DataFrame的操作。理解了这点，也就基本摸清了Pandas中groupby操作的主要原理。下面来讲讲groupby之后的常见操作。

agg分组聚合

聚合操作是groupby后常见的操作，会写SQL的朋友对此应该是非常熟悉了。聚合操作可以用来求和、均值、最大值、最小值等，下面的表格列出了Pandas中常见的聚合操作。

针对样例数据集，如果我想计算不同公司员工的平均年龄和平均薪水，可以按照下方的代码进行：

In [12]: data.groupby("company").agg('mean')Out[12]:         salary    agecompanyA         21.50  27.50B         13.00  29.00C         29.25  27.25

如果想对针对不同的列求不同的值，比如要计算不同公司员工的平均年龄以及薪水的中位数，可以利用字典指定进行聚合操作：

In [17]: data.groupby('company').agg({'salary':'median','age':'mean'})Out[17]:         salary    agecompanyA          21.5  27.50B          10.0  29.00C          30.0  27.25

agg聚合过程可以图解如下（第二个例子为例）：

transform

transform是一种什么数据操作？和agg有什么区别呢？为了更好地理解transform和agg的不同，下面从实际的应用场景出发进行对比。

在上面的agg中，我们学会了如何求不同公司员工的平均薪水，如果现在需要在原数据集中新增一列avg_salary，代表员工所在的公司的平均薪水（相同公司的员工具有一样的平均薪水），该怎么实现呢？如果按照正常的步骤来计算，需要先求得不同公司的平均薪水，然后按照员工和公司的对应关系填充到对应的位置，不用transform的话，实现代码如下：

In [21]: avg_salary_dict = data.groupby('company')['salary'].mean().to_dict()In [22]: data['avg_salary'] = data['company'].map(avg_salary_dict)In [23]: dataOut[23]:  company  salary  age  avg_salary0       C      43   35       29.251       C      17   25       29.252       C       8   30       29.253       A      20   22       21.504       B      10   17       13.005       B      21   40       13.006       A      23   33       21.507       C      49   19       29.258       B       8   30       13.00

如果使用transform的话，仅需要一行代码：

In [24]: data['avg_salary'] = data.groupby('company')['salary'].transform('mean')In [25]: dataOut[25]:  company  salary  age  avg_salary0       C      43   35       29.251       C      17   25       29.252       C       8   30       29.253       A      20   22       21.504       B      10   17       13.005       B      21   40       13.006       A      23   33       21.507       C      49   19       29.258       B       8   30       13.00

还是以图解的方式来看看进行groupby后transform的实现过程（为了更直观展示，图中加入了company列，实际按照上面的代码只有salary列）：

图中的大方框是transform和agg所不一样的地方，对agg而言，会计算得到A，B，C公司对应的均值并直接返回，但对transform而言，则会对每一条数据求得相应的结果，同一组内的样本会有相同的值，组内求完均值后会按照原索引的顺序返回结果，如果有不理解的可以拿这张图和agg那张对比一下。

apply

apply应该是大家的老朋友了，它相比agg和transform而言更加灵活，能够传入任意自定义的函数，实现复杂的数据操作。在Pandas数据处理三板斧，你会几板？中，介绍了apply的使用，那在groupby后使用apply和之前所介绍的有什么区别呢？

区别是有的，但是整个实现原理是基本一致的。两者的区别在于，对于groupby后的apply，以分组后的分组DataFrame作为参数传入指定函数的，基本操作单位是DataFrame，而之前介绍的apply的基本操作单位是Series。还是以一个案例来介绍groupby后的apply用法。

假设我现在需要获取各个公司年龄最大的员工的数据，该怎么实现呢？可以用以下代码实现：

In [38]: def get_oldest_staff(x):    ...:     df = x.sort_values(by = 'age',ascending=True)    ...:     return df.iloc[-1,:]    ...:In [39]: oldest_staff = data.groupby('company',as_index=False).apply(get_oldest_staff)In [40]: oldest_staffOut[40]:  company  salary  age  0       A      23   33       1       B      21   40       2       C      43   35      

这样便得到了每个公司年龄最大的员工的数据，整个流程图解如下：

可以看到，此处的apply和上篇文章中所介绍的作用原理基本一致，只是传入函数的参数由Series变为了此处的分组DataFrame。

最后，关于apply的使用，这里有个小建议，虽然说apply拥有更大的灵活性，但apply的运行效率会比agg和transform更慢。所以，groupby之后能用agg和transform解决的问题还是优先使用这两个方法，实在解决不了了才考虑使用apply进行操作。

来自：Python读财