在数据分析过程中经常需要对数据集进行分组，并且统计均值，最大值等等。那么 groupby() 的学习就十分有必要了

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groupby(): 分组

官方文档：

DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, observed=False, dropna=True)

A groupby operation involves some combination of splitting the object, applying a function, and combining the results. This can be used to group large amounts of data and compute operations on these groups.

Parameters：

• by
• axis
• level
• as_index
• sort
• group_keys
• observed
• dropna

Returns:
DataFrameGroupBy , Returns a groupby object that contains information about the groups.

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生成一个学生数据集，包含身高和成绩：

import pandas as pd
import numpy as npclasses = ["A", "B", "C"]student = pd.DataFrame({'class': [classes[x] for x in np.random.randint(0,len(classes),10)],'height': np.random.randint(150, 190, 10),'score': np.random.randint(50, 100, 10)})

按班级分组：

# 按班级分组
group = student.groupby('class')# pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy
type(group)

list(group) 的结果是：

Out[]: 
[('A',class  height  score  score_mean3     A     167     65   74.3333338     A     163     73   74.3333339     A     167     85   74.333333),('B',class  height  score  score_mean1     B     175     76   59.6666676     B     151     53   59.6666677     B     185     50   59.666667),('C',class  height  score  score_mean0     C     166     65        71.02     C     185     61        71.04     C     183     59        71.05     C     182     99        71.0)]

可以看到，groupby的过程将整个df按照指定的字段分为若干个子df
之后的agg、apply等操作都是对子df的操作

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agg(): 聚合操作

常见的有：

• min最小值
• max最大值
• sum求和
• mean求均值
• count计数
• median中位数
• std标准差
• var方差

# 聚合操作之后的返回值类型为dataframe
a = student.groupby('class').agg('mean')
a = group.agg('mean')# 可以用字典来指定对不用的列求不同的值
b = student.groupby('class').agg({'score':'mean','height':'median'})

a：

Out[]: height      score
class                       
A      165.666667  74.333333
B      170.333333  59.666667
C      179.000000  71.000000

b：

Out[26]: score  height
class                   
A      74.333333   167.0
B      59.666667   175.0
C      71.000000   182.5

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transform()

agg() 是返回统计的结果，返回值为df
transform() 对每一条数据进行处理, 相同组有相同的结果, 组内求完均值后会按照原索引的顺序返回结果
返回series

如果要在student上加一列学生所在班级的平均分
不使用transform需要两步：

# 1.先得到班级平均值的dict
avg_score_dict = student.groupby('class')['score'].mean().to_dict()
# 2.再对每个学生根据班级map一下
student['score_mean'] = student['class'].map(avg_score_dict)

使用transform只需要一步：

student['score_mean'] = student.groupby('class')['score'].transform('mean')

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apply():

能够传入任意自定义的函数，实现复杂的数据操作
注意：

• groupby后的apply，以分组后的子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
• apply拥有更大的灵活性，但运行效率会比agg和transform更慢

假设我需要获取每个班分数最高的学生的数据：

# 获取分数最高的学生
def get_highest_student(x):df = x.sort_values(by='score', ascending=False)return df.iloc[0, :]highest_student = student.groupby('class', as_index=False).apply(get_highest_student)