Pandas groupby: инструмент для группировки данных и анализа
Использование метода groupby в библиотеке pandas
Groupby в библиотеке pandas является одним из наиболее мощных и популярных методов для анализа и обработки данных. Он позволяет группировать данные по определенным критериям и выполнять агрегирование, фильтрацию, трансформацию и другие операции над группами данных.
Основная идея метода groupby заключается в следующем. Вы задаете набор столбцов, по которым хотите провести группировку, и затем определяете, какую операцию хотите применить к каждой группе. Например, вы можете сгруппировать данные по столбцу "country" и затем вычислить среднее значение столбца "population" для каждой группы.
Прежде чем начать использовать groupby, необходимо импортировать библиотеку pandas и загрузить данные в формате DataFrame. После этого можно приступить к группировке.
Вот пример кода, демонстрирующего использование groupby:
<pre><code>import pandas as pd</code>data = {'country': ['Russia', 'USA', 'China', 'Russia', 'USA', 'China'],
'population': [144.5, 328.2, 1393.0, 145.9, 331.0, 1398.0],
'area': [17098246, 9629091, 9640011, 17098246, 9629091, 9640011]}
df = pd.DataFrame(data)
grouped = df.groupby('country')['population'].mean()
print(grouped)В этом примере мы создаем DataFrame с данными о населении и площади нескольких стран. Затем мы группируем данные по столбцу "country" и вычисляем среднее значение столбца "population" для каждой группы. Результатом будет Series, содержащий среднее значение населения для каждой страны.
Иногда вместо простого вычисления среднего значения, вам может понадобиться применить к группе другие операции, например, суммирование или подсчет количества элементов. Для этого вы можете использовать различные агрегирующие функции, такие как sum(), count(), min(), max(), и т. д.
Вот еще один пример кода, в котором мы сгруппируем данные по столбцу "country" и вычислим суммарную площадь и население для каждой страны:
<pre><code>grouped = df.groupby('country').agg({'area': sum, 'population': sum})
print(grouped)В результате выполнения этого кода мы получим DataFrame с суммарной площадью и населением для каждой страны.
Groupby также позволяет применять пользовательские функции к группам данных. Для этого необходимо создать свою функцию и передать ее в метод agg(). Например, вы можете создать функцию, которая вычисляет отношение площади к населению каждой страны:
<pre><code>def area_to_population_ratio(x):
return x['area'] / x['population']
grouped = df.groupby('country').agg(area_to_population_ratio)
print(grouped)В этом примере мы создаем функцию area_to_population_ratio, которая вычисляет отношение площади к населению для каждой страны. Затем мы передаем эту функцию в метод agg() и группируем данные по столбцу "country". Результатом будет Series с вычисленными значениями отношения для каждой страны.
Groupby в pandas также поддерживает множественные уровни группировки, агрегацию с использованием сводных таблиц (pivot tables) и другие мощные функции. Подробнее об этом можно узнать в официальной документации по библиотеке pandas.
Короче говоря, groupby в библиотеке pandas позволяет группировать данные по заданным критериям и выполнять различные операции над группами данных. Он является одним из основных инструментов при работе с анализом данных и обработкой больших наборов данных.