pandas中的GroupBy函数

\"\"\"pandas提供了一个灵活高效的groupby功能，它使你能一种自然地方式对数据集进行切片，切换，摘要等操作。
根据一个或者多个键（可以是函数可以是数组或者Data 列名）拆分pandas对象。计算分组摘要统计，
如计数、平均数、标准差、或者用户自定义的函数
1：首先看看下面这个非常简单的表格性数据集
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import  pandas as pd
import  numpy as np
import  random
random.seed()
df = pd.Data ({\'key1\':[\'a\', \'a\', \'b\', \'b\', \'a\'],
\'key2\':[\'one\', \'two\', \'one\', \'two\', \'one\'],
\'data1\':np.random.randn(5),
\'data2\':np.random.randn(5)})
print(df)
#假设你想要按key1进行分组，并计算data1列的平均值，你可以先访问data1，并且根据key1调用groupby:
grouped=df[\'data1\'].groupby(df[\'key1\']) #根据一个条件进行分组
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注意groupby是一个Groupby对象，他实际上还没有进行任何计算，
只是含有一些有关分组键df[\'key1\']的中间数据而已,然后我们可以掉用GroupBy的mean()方法来计算分组的平均值。
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print(grouped)
print(grouped.mean())
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注意：数据Series根据分组键进行聚合，产生一个新的Series,其索引为key1列中的唯一值，之所以
结果中的索引值的名称为key1，是因为原始的Data 的列df[\'key1\']就叫这个名字。
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print(type(grouped.mean()))
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2:如果我们一次传入多个分组，就会得到不同的结果。
通过两个键对数据进行了分组，得到的Series具有一个层次化索引
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means=df[\'data1\'].groupby([df[\'key1\'],df[\'key2\']])
print(means.mean())
#以上这些事例二中，分组键均为Series.实际上，分组键可以是任何长度适当的数组。
print(\"*\"*50)
#*************************************************************************************************
states = np.array([\'Ohio\', \'California\', \'California\', \'Ohio\', \'Ohio\'])
years = np.array([2005, 2005, 2006, 2005, 2006])
grouped2=df[\'data1\'].groupby([states,years]).mean()
print(grouped2)
print(\"*\"*50)
#************************************************************************************
\"\"\"\"
3：此外还可以将列名用作分组

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grouped3=df.groupby(\'key1\')
print(grouped3.mean())
#用列名进行多个条件进行分组
grouped4=df.groupby([\'key1\',\'key2\'])
print(grouped4.mean())
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说明：在执行df.groupby(\'key1\').mean()时：结果中没有key2列。这是因为df[\'key2]不是数值数据，所以被从结果中
排除了出来，默认情况下，虽有数值列都会被聚合，虽然有时候会过滤为一个子集。
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#无论你准备拿groupby做什么，都有可能用到groupby中的size方法，他可以返回一个含有分组大下的Series
size=df.groupby([\'key1\',\'key2\']).size()
print(size)
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注意分组中的任何缺失值都会被排除在结果中外的。
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4：对分组进行迭代
注意：GroupBy对象支持迭代，可以产生一组二元数组（有分组名和数据块组成）。看看下面的这个简单的数据集：
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for name,group in df.groupby(\'key1\'):
    print(name)
    print(group)
#对于多键的情况，元组的第一元素将会是由键值组成的元组：
for (k1,k2),group in df.groupby([\'key1\',\'key2\']):
    print(k1,k2)
    print(group)
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5：选取一个或者一组列
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da1=df.groupby(\'key1\')[\'data1\']
da2=df.groupby(\'key1\')[\'data2\']
#以上的代码等价为：
da1=df[\'data1\'].groupby(df[\'key1\'])
da2=df[\'data2\'].groupby(df[\'key1\'])
\"\"\"
尤其对于大数据集，很可能值需要对部分列进行聚合。例如：在前面的数据集，
如果只需计算data2的平均值并且以Data 形式得到结果
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group2=df.groupby([\'key1\',\'key2\'])[\'data2\'].mean()
print(group2)

group3=df.groupby([\'key1\',\'key2\'])[[\'data2\']].mean()
print(group3)
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注意：以上的这两种操作所返回的对象是一个已分组的Data （如果传入的是列表或数组）
或已分组的Series(如果传入的是标量形式的单个列名)
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