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python函数分组 python小组分工

Python气象数据处理进阶之Xarray(5):数据整合(分组,合并...)

这部分同pandas的gorupby函数基本相同,实现对数据的分组归类等等。

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split·将数据分为多个独立的组。

apply·对各个组进行操作。

combine·将各个组合并为一个数据对象。

创建一个dataset

我对官网的例子加以修改以便更好的理解。

解释下数据结构,创建了一个二维数据u(lat, lon),坐标数据为latitude 和country ,强调一下这里创建的是dataset,而不是dataArray,分不清的可以再看看本系列的第一篇文章。坐标数据不等于u的坐标。创建coords部分都指明了latitude 和 country 都是针对lat的扩展。

我们可以这样理解,对于纬度的分类,我们可以按纬度的大小分,也就是"latitude": [10, 20, 30, 40] ; 我们也可以对纬度所在的国家分,"country": ("x", list("abba") ,那比如我们想求某个国家的数据的平均时就十分方便。

下边我们进行分组:

说明第0和第4个数是国家a的,第2和第3是国家b的。

.groups换成.mean() 则就是对分组求平均,以此类推。

必须添加一个list才可以将其分类结果打印出来。直接打印DatasetGroupBy object是不能输出结果的。

那么针对经纬度的坐标的分组怎么实现呢,比如说选出区间在多少到多少之间的?

.groupby_bins() 函数可以解决这一问题。

还是这个数据,"latitude": [10, 20, 30, 40]

那我们想以25为界,分为两组,0-25,25-50

在进行了分组后,要对各个分组进行计算。

我们先从dataset 中取出 u 这个dataarray

比如是实现前边提到的按国家进行数据平均,或者标准化

也可以通过map()函数使用一些自定义的函数,比如说标准化,

这个用法是官方提供的,但是我的Xarray版本过低,还不支持这种用法(Xarray会定期更新,以至于可能我介绍过的一些方法有了更简便的操作,大家可以在评论区留言)。

强调一句,Xarray官方的更新是比较快的,很可能我写在这里的函数官方又给出了更新的版本,但是我没办法做到时刻与官方最新同步,所以如果遇到问题,最好的解决办法还是去查阅官方文档的对应部分。

Python通过Groupby实现分组

如果有对list里的元素按照某个字段进行分组的需求的话,可以通过itertools模块中的groupby实现。

举例,list中包含3个元素,希望通过country字段进行分组,再按组操作,通过itemgetter可以取dict中key。

效果:

也可以通过lambda取dict中的字段。

除此之外,还可以实现自定义分组

效果:

python groupby忽略每组前几个

python中groupby函数主要的作用是进行数据的分组以及分组后地组内运算!

对于数据的分组和分组运算主要是指groupby函数的应用,具体函数的规则如下:

df[](指输出数据的结果属性名称).groupby([df[属性],df[属性])(指分类的属性,数据的限定语,可以有多个).mean()(对于数据的计算方式——函数名称)

另外,我们也可以过滤掉和忽略掉你不想要的组,而是返回一个类似索引对象。在这个对象中,我们分组时需要设置一个过滤条件,那么没有通过的分组的元素被NaN 填充,这样分组后被NaN 填充的数据就可以忽略了。

python_分组、排序

1、分组

grouped = df['需要计算的列名'].groupby(df['需要分组的列名']).sum() --求和或者其他函数

小tips:数值区间筛选查询数量

小于10:

df[(df.列名10)].count()

大于等于10,小于20:

df[(df.列名=10)(df.列名20)].count() --重点:中间连接用

2、排序

df.sort_values(by='要排序的列',axis=0,ascending=False)

axis=0 按照列排序, =1 按照行排序

ascending=False 降序 , =True 升序

python--pandas分组聚合

groupby 方法是pandas中的分组方法,对数据框采用 groupby 方法后,返回的是 DataFrameGroupBy 对象,一般分组操作后会进行聚合操作。

对数据框按 A 列进行分组,产生分组数据框。分组数据框是可迭代对象,可以进行循环遍历,可以看出在循环中,每个元素的类型是元组,

元组的第一个元素是分组值,第二个元素是对应的分组数据框。

可以对分组后的数据框直接使用聚合方法 agg ,对分组数据框的每一列计算统计函数值。

可以根据数据框外的序列数据对数据框进行分组,需要注意 序列长度需要与数据框行数相同 。

可以根据数据框的多列对数据框进行分组。

根据 A , B 列进行分组,然后求和。

可以根据索引对数据框进行分组,需要设置 level 参数。

数据框只有一层索引,设置参数 level=0 。

当数据框索引有多层时,也可以根据需求设置 level 参数,完成分组聚合。

设置 level 参数,如需要根据第一层索引,即 id1 进行分组,可以设置 level=0 或 level='id1' 完成分组聚合。

分组后一般会进行聚合操作,用 agg 方法进行聚合。

对分组后数据框使用单个函数进行聚合,单个聚合函数会对每列进行计算,然后合并返回。聚合函数以字符串的形式传入。

可以对分组后的数据指定列进行分组聚合。需要注意 子列需要用[]包裹 。

聚合函数也可以传入自定义的匿名函数。

聚合函数可以是多个函数。聚合时,多个聚合函数会对每列进行计算,然后合并返回。聚合函数以列表的形式传入。

聚合返回后的数据列名有两层索引,第一层是聚合的列名,第二层是使用的聚合函数名。如果需要对返回的聚合函数名重命名,

需要在传参时,传入元组,第一个元素为聚合函数名,第二个元素为聚合函数。

同样,也可以传入匿名函数。

如果需要对不同的列进行不同的聚合计算,则需要传入字典的形式。

可以重命名聚合后的列名,注意 只能对一列传入一个聚合函数时有效 。


网站标题:python函数分组 python小组分工
文章转载:http://bjjierui.cn/article/doopspg.html

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