5分钟掌握Pandas GroupBy

数据分析本质上就是用数据寻找问题的答案。当我们对一组数据执行某种计算或计算统计信息时，通常对整个数据集进行统计是不够的。取而代之的是，我们通常希望将数据分成几组，并执行相应计算，然后比较不同组之间的结果。

假设我们是一个数字营销团队，正在调查最近转换率下降的潜在原因。从整体来看转化率并不能让我们找到可能的原因。我们希望比较不同营销渠道，广告系列，品牌和时间段之间的转化率，以识别指标的差异。

Pandas是非常流行的python数据分析库，它有一个GroupBy函数，提供了一种高效的方法来执行此类数据分析。在本文中，我将简要介绍GroupBy函数，并提供这个工具的核心特性的代码示例。

数据

在整个教程中，我将使用在openml.org网站上称为“ credit-g”的数据集。该数据集由提出贷款申请的客户的许多功能和一个目标变量组成，该目标变量指示信贷是否还清。

可以在此处下载数据（https://www.openml.org/d/31），也可以使用Scikit-learn API导入数据，如下所示。

 import pandas as pd
 import numpy as np
 from sklearn.datasets import fetch_openml
 
 X,y = fetch_openml(name='credit-g', as_frame=True, return_X_y=True)
 df = X
 df['target'] = y
 df.head()

基本用法

此函数最基本的用法是将GroupBy添加到整个dataframe并指定我们要进行的计算。这将生成所有变量的摘要，这些变量按您选择的段分组。这是快速且有用方法。

在下面的代码中，我将所有内容按工作类型分组并计算了所有数值变量的平均值。输出显示在代码下方。

 df.groupby(['job']).mean()

如果我们想要更具体一些，我们可以取dataframe的一个子集，只计算特定列的统计信息。在下面的代码中，我只选择credit_amount。

 data[['job', 'credit_amount']].groupby(['job']).mean()

我们也可以按多个变量分组。这里我按工作和住房类型计算了平均信贷金额。

 data[['job', 'housing','credit_amount']].groupby(['job', 'housing']).mean()

多聚合

groupby后面使用agg函数能够计算变量的多个聚合。

在下面的代码中，我计算了每个作业组的最小和最大值。

 data[['job', 'credit_amount']].groupby(['job']).agg([min, max])

也可以对不同的列使用不同的聚合。在这里，我计算了credit_amount的最小和最大金额以及每种工作类型的平均年龄。

 df[['job', 'credit_amount', 'age']].groupby(['job']).agg(
     {'credit_amount': ['min', 'max'], 'age': 'mean'})

聚合命名

NamedAgg函数允许为多个聚合提供名称，从而提供更清晰的输出。

 df[['target', 'credit_amount', 'age']].groupby('target').agg(
     min_credit_amount=pd.NamedAgg('credit_amount', 'min'),
     max_credit_amount=pd.NamedAgg('credit_amount', 'max'),
     average_age=pd.NamedAgg('age', 'mean'))

自定义聚合

也可以将自定义功能应用于groupby对聚合进行自定义的扩展。

例如，如果我们要计算每种工作类型的不良贷款的百分比，我们可以使用下面的代码。

 job_count = df[['job', 'target']].groupby(['job', 'target']).agg({'target': 'count'})
 job_percent = job_count.groupby(level=0).apply(lambda x:
                                                  100 * x / float(x.sum()))
 job_percent

可视化绘图

我们可以将pandas 内置的绘图功能添加到GroupBy，以更好地可视化趋势和模式。

我扩展了我在上一节中创建的代码，以创建堆叠的条形图，以更好地可视化每种工作类型的好坏贷款的分布。

 df.groupby(['job', 'target'])['job'].count().unstack('target').fillna(0).plot(kind='bar', 
                                                                               stacked=True)

除了使用GroupBy在同一图表中创建比较之外，我们还可以在多个图表中创建比较。

 df[['duration', 'target']].groupby('target').boxplot()

总结

pandas GroupBy函数是一个工具，作为数据科学家，我几乎每天都会使用它来进行探索性数据分析。本文是该功能基本用法的简短教程，但是可以使用许多更强大的方法来分析数据。

如果你需要本篇文章完整代码，可以在这里找到：https://github.com/rebecca-vickery/machine-learning-tutorials/blob/master/data-analysis/pandas_grouby.ipynb

作者：Rebecca Vickery

原文地址：https://towardsdatascience.com/5-minute-guide-to-pandas-groupby-929d1a9b7c65

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