然很多同学已已经非常熟悉了，但有些小技巧还是要和大家普及一下的。为了给大家演示，我们采用一个公开的数据集进行说明。
import pandas as pd iris = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/iris.csv')
随机采样5条，数据是长这样子的。
>>> iris.sample(5) sepal_length sepal_width petal_length petal_width species 95 5.7 3.0 4.2 1.2 versicolor 71 6.1 2.8 4.0 1.3 versicolor 133 6.3 2.8 5.1 1.5 virginica 4 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 33 5.5 4.2 1.4 0.2 setosa
因为是分组功能，所以被分的对象肯定是类别型的。在这个数据里，这里我们就以species进行分组举例。
首先，以species分组创建一个groupby的object。这里单独生成groupby对象是因为后面会反复用到，其实用的熟练了直接链接起来就可以了。
iris_gb = iris.groupby('species')
一、创建频率表
假如我想知道每个species类中的数量有多少，那么直接使用groupby的size函数即可，如下。
>>> iris_gb.size() species setosa 50 versicolor 50 virginica 50 dtype: int64
二、计算常用的描述统计量
比如，我想要按组计算均值，那么就用mean()函数。
>>> # 计算均值 >>> iris_gb.mean() sepal_length sepal_width petal_length petal_width species setosa 5.006 3.428 1.462 0.246 versicolor 5.936 2.770 4.260 1.326 virginica 6.588 2.974 5.552 2.026
默认情况下如果没有限制，那么mean()函数将对所有变量特征计算均值。如果我希望只计算某一个变量的均值，可以指定该变量，如下所示。
>>> # 单列 >>> iris_gb['sepal_length'].mean() species setosa 5.006 versicolor 5.936 virginica 6.588 Name: sepal_length, dtype: float64 >>> # 双列 >>> iris_gb[['sepal_length', 'petal_length']].mean() sepal_length petal_length species setosa 5.006 1.462 versicolor 5.936 4.260 virginica 6.588 5.552
同理，其它描述性统计量min、max()、medianhe和std都是一样的用法。
三、查找最大值（最小值）索引
如果我们要查找每个组的最大值或最小值的索引时，有一个方便的功能可以直接使用。
>>> iris_gb.idxmax() sepal_length sepal_width petal_length petal_width species setosa 14 15 24 43 versicolor 50 85 83 70 virginica 131 117 118 100
如何应用呢？
比如我们想查找每组sepal_length最大值对应的整条记录时，就可以这样用。注意，这里是整条记录，相当于按sepal_length最大值这个条件进行了筛选。
>>> sepal_largest = iris.loc[iris_gb['sepal_length'].idxmax()] >>> sepal_largest sepal_length sepal_width petal_length petal_width species 14 5.8 4.0 1.2 0.2 setosa 50 7.0 3.2 4.7 1.4 versicolor 131 7.9 3.8 6.4 2.0 virginica
四、Groupby之后重置索引
很多时候，我们在groupby处理后还要进行其他操作。也就是说，我们想重置分组索引以使其成为正常的行和列。
第一种方法可能大家常用，就是通过reset_index()让乱序索引重置。
>>> iris_gb.max().reset_index() species sepal_length sepal_width petal_length petal_width 0 setosa 5.8 4.4 1.9 0.6 1 versicolor 7.0 3.4 5.1 1.8 2 virginica 7.9 3.8 6.9 2.5
但其实，还有一个看上去更加友好的用法。可以在groupby的时候就设置as_index参数，也可以达到同样效果。
>>> iris.groupby('species', as_index=False).max() species sepal_length sepal_width petal_length petal_width 0 setosa 5.8 4.4 1.9 0.6 1 versicolor 7.0 3.4 5.1 1.8 2 virginica 7.9 3.8 6.9 2.5
五、多种统计量汇总
上面都是单个统计量的操作，那如果我想同时操作好几个呢？
groupby还有一个超级棒的用法就是和聚合函数agg连起来使用。
>>> iris_gb[['sepal_length', 'petal_length']].agg(["min", "mean"]) sepal_length petal_length min mean min mean species setosa 4.3 5.006 1.0 1.462 versicolor 4.9 5.936 3.0 4.260 virginica 4.9 6.588 4.5 5.552
在agg里面，我们只要列出统计量的名称即可，便可同时对每个列进行多维度统计。
六、特定列的聚合
我们也看到了，上面是的多个操作对于每个列都是一样的。实际使用过程中，我们可能对于每个列的需求都是不一样的。
所以在这种情况下，我们可以通过为不同的列单独设置不同的统计量。
>>> iris_gb.agg({"sepal_length": ["min", "max"], "petal_length": ["mean", "std"]}) sepal_length petal_length min max mean std species setosa 4.3 5.8 1.462 0.173664 versicolor 4.9 7.0 4.260 0.469911 virginica 4.9 7.9 5.552 0.551895
7、NamedAgg命名统计量
现在我又有新的想法了。上面的多级索引看起来有点不太友好，我想把每个列下面的统计量和列名分别合并起来。可以使用NamedAgg来完成列的命名。
>>> iris_gb.agg( ... sepal_min=pd.NamedAgg(column="sepal_length", aggfunc="min"), ... sepal_max=pd.NamedAgg(column="sepal_length", aggfunc="max"), ... petal_mean=pd.NamedAgg(column="petal_length", aggfunc="mean"), ... petal_std=pd.NamedAgg(column="petal_length", aggfunc="std") ... ) sepal_min sepal_max petal_mean petal_std species setosa 4.3 5.8 1.462 0.173664 versicolor 4.9 7.0 4.260 0.469911 virginica 4.9 7.9 5.552 0.551895
因为NamedAgg是一个元组，所以我们也可以直接赋值元组给新的命名，效果一样，但看上去更简洁。
iris_gb.agg( sepal_min=("sepal_length", "min"), sepal_max=("sepal_length", "max"), petal_mean=("petal_length", "mean"), petal_std=("petal_length", "std") )
八、使用自定义函数
上面agg聚合函数中我们都是通过添加一个统计量名称来完成操作的，除此之外我们也可直接给一个功能对象。
>>> iris_gb.agg(pd.Series.mean) sepal_length sepal_width petal_length petal_width species setosa 5.006 3.428 1.462 0.246 versicolor 5.936 2.770 4.260 1.326 virginica 6.588 2.974 5.552 2.026
不仅如此，名称和功能对象也可一起使用。
iris_gb.agg(["min", pd.Series.mean])
更骚的是，我们还可以自定义函数，也都是可以的。
>>> def double_length(x): ... return 2*x.mean() ... >>> iris_gb.agg(double_length) sepal_length sepal_width petal_length petal_width species setosa 10.012 6.856 2.924 0.492 versicolor 11.872 5.540 8.520 2.652 virginica 13.176 5.948 11.104 4.052
当然如果想更简洁，也可以使用lambda函数。总之，用法非常灵活，可以自由组合搭配。
iris_gb.agg(lambda x: x.mean())
以上就是使用groupby过程中可能会用到的8个操作，如果你熟练使用起来会发现这个功能是真的很强大。如果喜欢东哥的骚操作，请给我点个赞和在看参考：https://towardsdatascience.com/8-things-to-know-to-get-started-with-with-pandas-groupby-3086dc91acb4
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