使用pandas GroupBy获取每个组的统计信息（例如计数，均值等）？

438

我有一个数据框，df并且从中使用了几列groupby：

df['col1','col2','col3','col4'].groupby(['col1','col2']).mean()

通过以上方法，我几乎得到了所需的表（数据框）。缺少的是另外一列，其中包含每个组中的行数。换句话说，我有意思，但我也想知道有多少个数字被用来获得这些价值。例如，在第一组中有8个值，在第二组中有10个值，依此类推。

简而言之：如何获取数据框的分组统计信息？

python  pandas  dataframe  group-by  pandas-groupby 
— 罗曼
source

Answers:

427

在groupby对象上，该agg函数可以列出一个列表，以一次应用多种聚合方法。这应该给您您需要的结果：

df[['col1', 'col2', 'col3', 'col4']].groupby(['col1', 'col2']).agg(['mean', 'count'])
— 布德
source
2
我认为您需要将列引用作为列表。您可能是说： df[['col1','col2','col3','col4']].groupby(['col1','col2']).agg(['mean', 'count'])
— rysqui 2014年
43
这将创建四个计数列，但是如何只获得一个？（问题要求“另外一栏”，这也是我想要的。）
— Jaan 2015年
16
如果您想count每组只获得一列，请查看我的答案。
— Pedro M Duarte
如果我有一个单独的名为Counts的东西，而不是对分组类型的行进行计数，我需要沿着Counts列添加。
— Abhishek Bhatia
@Jaan result = df['col1','col2','col3','col4'].groupby(['col1', 'col2']).mean() ; counts = times.groupby(['col1', 'col2']).size() ; result['count'] = counts
— alvitawa
910

快速回答：

获取每个组的行数的最简单方法是调用.size()，它返回一个Series：

df.groupby(['col1','col2']).size()


通常，您希望此结果为DataFrame（而不是Series），因此您可以执行以下操作：

df.groupby(['col1', 'col2']).size().reset_index(name='counts')


如果您想了解如何计算每组的行数和其他统计信息，请继续阅读下面的内容。

详细的例子：

考虑以下示例数据框：

In [2]: df
Out[2]: 
  col1 col2  col3  col4  col5  col6
0    A    B  0.20 -0.61 -0.49  1.49
1    A    B -1.53 -1.01 -0.39  1.82
2    A    B -0.44  0.27  0.72  0.11
3    A    B  0.28 -1.32  0.38  0.18
4    C    D  0.12  0.59  0.81  0.66
5    C    D -0.13 -1.65 -1.64  0.50
6    C    D -1.42 -0.11 -0.18 -0.44
7    E    F -0.00  1.42 -0.26  1.17
8    E    F  0.91 -0.47  1.35 -0.34
9    G    H  1.48 -0.63 -1.14  0.17

首先让我们.size()用来获取行数：

In [3]: df.groupby(['col1', 'col2']).size()
Out[3]: 
col1  col2
A     B       4
C     D       3
E     F       2
G     H       1
dtype: int64

然后让我们使用.size().reset_index(name='counts')来获取行数：

In [4]: df.groupby(['col1', 'col2']).size().reset_index(name='counts')
Out[4]: 
  col1 col2  counts
0    A    B       4
1    C    D       3
2    E    F       2
3    G    H       1


包括结果以获取更多统计信息

当您要计算分组数据的统计信息时，通常如下所示：

In [5]: (df
   ...: .groupby(['col1', 'col2'])
   ...: .agg({
   ...:     'col3': ['mean', 'count'], 
   ...:     'col4': ['median', 'min', 'count']
   ...: }))
Out[5]: 
            col4                  col3      
          median   min count      mean count
col1 col2                                   
A    B    -0.810 -1.32     4 -0.372500     4
C    D    -0.110 -1.65     3 -0.476667     3
E    F     0.475 -0.47     2  0.455000     2
G    H    -0.630 -0.63     1  1.480000     1

由于嵌套的列标签，并且行计数是基于每列的，因此上面的结果有点令人讨厌。

为了获得对输出的更多控制权，我通常将统计信息拆分为单独的汇总，然后使用进行合并join。看起来像这样：

In [6]: gb = df.groupby(['col1', 'col2'])
   ...: counts = gb.size().to_frame(name='counts')
   ...: (counts
   ...:  .join(gb.agg({'col3': 'mean'}).rename(columns={'col3': 'col3_mean'}))
   ...:  .join(gb.agg({'col4': 'median'}).rename(columns={'col4': 'col4_median'}))
   ...:  .join(gb.agg({'col4': 'min'}).rename(columns={'col4': 'col4_min'}))
   ...:  .reset_index()
   ...: )
   ...: 
Out[6]: 
  col1 col2  counts  col3_mean  col4_median  col4_min
0    A    B       4  -0.372500       -0.810     -1.32
1    C    D       3  -0.476667       -0.110     -1.65
2    E    F       2   0.455000        0.475     -0.47
3    G    H       1   1.480000       -0.630     -0.63


脚注

下面显示了用于生成测试数据的代码：

In [1]: import numpy as np
   ...: import pandas as pd 
   ...: 
   ...: keys = np.array([
   ...:         ['A', 'B'],
   ...:         ['A', 'B'],
   ...:         ['A', 'B'],
   ...:         ['A', 'B'],
   ...:         ['C', 'D'],
   ...:         ['C', 'D'],
   ...:         ['C', 'D'],
   ...:         ['E', 'F'],
   ...:         ['E', 'F'],
   ...:         ['G', 'H'] 
   ...:         ])
   ...: 
   ...: df = pd.DataFrame(
   ...:     np.hstack([keys,np.random.randn(10,4).round(2)]), 
   ...:     columns = ['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5', 'col6']
   ...: )
   ...: 
   ...: df[['col3', 'col4', 'col5', 'col6']] = \
   ...:     df[['col3', 'col4', 'col5', 'col6']].astype(float)
   ...:


免责声明：

如果您要聚合的某些列具有空值，那么您真的希望将组行计数视为每列的独立聚合。否则，您可能会误认为实际上有多少记录用于计算均值之类的东西，因为熊猫会NaN在均值计算中丢弃条目而不会告诉您。

— 佩德罗·M·杜阿尔特
source
1
嘿，我真的很喜欢您的解决方案，尤其是最后一个使用方法链的解决方案。但是，由于通常需要将不同的聚合函数应用于不同的列，因此也可以使用pd.concat合并结果数据帧。这可能是更容易阅读比subsqeuent链接
— Quickbeam2k1
4
不错的解决方案，但是对于 In [5]: counts_df = pd.DataFrame(df.groupby('col1').size().rename('counts'))，如果您希望操作数据框以进行进一步分析，最好将size（）设置为新列，这应该是counts_df = pd.DataFrame(df.groupby('col1').size().reset_index(name='counts')
— LancelotHolmes
2
感谢“包含结果以获取更多统计信息”位！因为我的下一个搜索是关于使列上的所得多索引变平，所以我将在此处链接到答案：stackoverflow.com/a/50558529/1026
— Nickolay，
大！您能否给我一个提示，如何将其添加isnull到该查询中并将其放在同一列中？'col4': ['median', 'min', 'count', 'isnull']
— Peter.k，
38

一种功能统治一切： GroupBy.describe

返回count，mean，std，和其他有用的统计每个组。

df.groupby(['col1', 'col2'])['col3', 'col4'].describe()
# Setup
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
                          'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B' : ['one', 'one', 'two', 'three',
                          'two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C' : np.random.randn(8),
                   'D' : np.random.randn(8)})

from IPython.display import display

with pd.option_context('precision', 2):
    display(df.groupby(['A', 'B'])['C'].describe())

           count  mean   std   min   25%   50%   75%   max
A   B                                                     
bar one      1.0  0.40   NaN  0.40  0.40  0.40  0.40  0.40
    three    1.0  2.24   NaN  2.24  2.24  2.24  2.24  2.24
    two      1.0 -0.98   NaN -0.98 -0.98 -0.98 -0.98 -0.98
foo one      2.0  1.36  0.58  0.95  1.15  1.36  1.56  1.76
    three    1.0 -0.15   NaN -0.15 -0.15 -0.15 -0.15 -0.15
    two      2.0  1.42  0.63  0.98  1.20  1.42  1.65  1.87

要获取特定的统计信息，只需选择它们， 

df.groupby(['A', 'B'])['C'].describe()[['count', 'mean']]

           count      mean
A   B                     
bar one      1.0  0.400157
    three    1.0  2.240893
    two      1.0 -0.977278
foo one      2.0  1.357070
    three    1.0 -0.151357
    two      2.0  1.423148

describe适用于多列（更改['C']为（['C', 'D']或完全删除），看看会发生什么，结果是一个MultiIndexed列数据框）。

您还将获得不同的字符串数据统计信息。这是一个例子

df2 = df.assign(D=list('aaabbccc')).sample(n=100, replace=True)

with pd.option_context('precision', 2):
    display(df2.groupby(['A', 'B'])
               .describe(include='all')
               .dropna(how='all', axis=1))

              C                                                   D                
          count  mean       std   min   25%   50%   75%   max count unique top freq
A   B                                                                              
bar one    14.0  0.40  5.76e-17  0.40  0.40  0.40  0.40  0.40    14      1   a   14
    three  14.0  2.24  4.61e-16  2.24  2.24  2.24  2.24  2.24    14      1   b   14
    two     9.0 -0.98  0.00e+00 -0.98 -0.98 -0.98 -0.98 -0.98     9      1   c    9
foo one    22.0  1.43  4.10e-01  0.95  0.95  1.76  1.76  1.76    22      2   a   13
    three  15.0 -0.15  0.00e+00 -0.15 -0.15 -0.15 -0.15 -0.15    15      1   c   15
    two    26.0  1.49  4.48e-01  0.98  0.98  1.87  1.87  1.87    26      2   b   15

有关更多信息，请参见文档。

— cs95
source
并非所有分布都是正常的。IQR将是惊人的。
— 布拉德
7

我们可以使用groupby和count轻松地做到这一点。但是，我们应该记住使用reset_index（）。

df[['col1','col2','col3','col4']].groupby(['col1','col2']).count().\
reset_index()
— 尼梅什
source
3
只要列中没有空值，此解决方案就可以工作，否则可能会产生误导作用（计数将低于按组的实际观察数）。
— Adrien Pacifico '18
4

要获取多个统计信息，请折叠索引并保留列名：

df = df.groupby(['col1','col2']).agg(['mean', 'count'])
df.columns = [ ' '.join(str(i) for i in col) for col in df.columns]
df.reset_index(inplace=True)
df

产生：

**在此处输入图片说明**

— 杰克·德鲁
source
1

创建一个组对象并调用如下示例所示的方法： 

grp = df.groupby(['col1',  'col2',  'col3']) 

grp.max() 
grp.mean() 
grp.describe()
— 马亨德拉
source
1

请尝试此代码

new_column=df[['col1', 'col2', 'col3', 'col4']].groupby(['col1', 'col2']).count()
df['count_it']=new_column
df

我认为该代码将添加一个名为“ count it”的列，每个列的计数

— 一山
source
By using our site, you acknowledge that you have read and understand our Cookie Policy and Privacy Policy.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.