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如何计算pandas组中每组（和其他统计数据）的行数？

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我有一个数据框 df ，我使用它的几列到 groupby ：

df['col1','col2','col3','col4'].groupby(['col1','col2']).mean()

以上面的方式我几乎得到了我需要的表（数据框） . 缺少的是包含每个组中行数的附加列 . 换句话说，我的意思是，但我也想知道有多少人使用了这些手段 . 例如，在第一组中有8个值，在第二组中有10个，依此类推 .

python group-by pandas distinct

3 回答

  • 575

    在 groupby 对象上， agg 函数可以立即将列表设置为apply several aggregation methods . 这应该给你你需要的结果：

    df[['col1', 'col2', 'col3', 'col4']].groupby(['col1', 'col2']).agg(['mean', 'count'])
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  • 259

    快速解答：

    获取每组行数的最简单方法是调用 .size() ，返回 Series ：

    df.groupby(['col1','col2']).size()

    通常你想要这个结果为 DataFrame （而不是 Series ）所以你可以这样做：

    df.groupby(['col1', 'col2']).size().reset_index(name='counts')

    如果您想了解如何计算每个组的行数和其他统计数据，请继续阅读下面的内容 .

    详细示例：

    请考虑以下示例数据帧：

    In [2]: df
Out[2]: 
  col1 col2  col3  col4  col5  col6
0    A    B  0.20 -0.61 -0.49  1.49
1    A    B -1.53 -1.01 -0.39  1.82
2    A    B -0.44  0.27  0.72  0.11
3    A    B  0.28 -1.32  0.38  0.18
4    C    D  0.12  0.59  0.81  0.66
5    C    D -0.13 -1.65 -1.64  0.50
6    C    D -1.42 -0.11 -0.18 -0.44
7    E    F -0.00  1.42 -0.26  1.17
8    E    F  0.91 -0.47  1.35 -0.34
9    G    H  1.48 -0.63 -1.14  0.17

    首先让我们使用 .size() 来获取行数：

    In [3]: df.groupby(['col1', 'col2']).size()
Out[3]: 
col1  col2
A     B       4
C     D       3
E     F       2
G     H       1
dtype: int64

    然后让我们使用 .size().reset_index(name='counts') 来获取行数：

    In [4]: df.groupby(['col1', 'col2']).size().reset_index(name='counts')
Out[4]: 
  col1 col2  counts
0    A    B       4
1    C    D       3
2    E    F       2
3    G    H       1

    包括更多统计数据的结果

    如果要计算分组数据的统计信息，通常如下所示：

    In [5]: (df
   ...: .groupby(['col1', 'col2'])
   ...: .agg({
   ...:     'col3': ['mean', 'count'], 
   ...:     'col4': ['median', 'min', 'count']
   ...: }))
Out[5]: 
            col4                  col3      
          median   min count      mean count
col1 col2                                   
A    B    -0.810 -1.32     4 -0.372500     4
C    D    -0.110 -1.65     3 -0.476667     3
E    F     0.475 -0.47     2  0.455000     2
G    H    -0.630 -0.63     1  1.480000     1

    由于嵌套列标签，上面的结果有点烦人，也因为行数是基于每列的 .

    为了获得对输出的更多控制，我通常将统计数据拆分为单个聚合，然后使用 join 进行组合 . 它看起来像这样：

    In [6]: gb = df.groupby(['col1', 'col2'])
   ...: counts = gb.size().to_frame(name='counts')
   ...: (counts
   ...:  .join(gb.agg({'col3': 'mean'}).rename(columns={'col3': 'col3_mean'}))
   ...:  .join(gb.agg({'col4': 'median'}).rename(columns={'col4': 'col4_median'}))
   ...:  .join(gb.agg({'col4': 'min'}).rename(columns={'col4': 'col4_min'}))
   ...:  .reset_index()
   ...: )
   ...: 
Out[6]: 
  col1 col2  counts  col3_mean  col4_median  col4_min
0    A    B       4  -0.372500       -0.810     -1.32
1    C    D       3  -0.476667       -0.110     -1.65
2    E    F       2   0.455000        0.475     -0.47
3    G    H       1   1.480000       -0.630     -0.63

    脚注

    用于生成测试数据的代码如下所示：

    In [1]: import numpy as np
   ...: import pandas as pd 
   ...: 
   ...: keys = np.array([
   ...:         ['A', 'B'],
   ...:         ['A', 'B'],
   ...:         ['A', 'B'],
   ...:         ['A', 'B'],
   ...:         ['C', 'D'],
   ...:         ['C', 'D'],
   ...:         ['C', 'D'],
   ...:         ['E', 'F'],
   ...:         ['E', 'F'],
   ...:         ['G', 'H'] 
   ...:         ])
   ...: 
   ...: df = pd.DataFrame(
   ...:     np.hstack([keys,np.random.randn(10,4).round(2)]), 
   ...:     columns = ['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5', 'col6']
   ...: )
   ...: 
   ...: df[['col3', 'col4', 'col5', 'col6']] = \
   ...:     df[['col3', 'col4', 'col5', 'col6']].astype(float)
   ...:

    Disclaimer:

    如果您聚合的某些列具有空值，那么您确实希望将组行计数视为每列的独立聚合 . 否则，您可能会被误导为实际使用了多少记录来计算平均值，因为大熊猫会在平均计算中删除 NaN 条目，而不会告诉您 .

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  • 4

    我们可以通过使用groupby和count轻松完成 . 但是，我们应该记得使用reset_index（） .

    df[['col1','col2','col3','col4']].groupby(['col1','col2']).count().\
reset_index()
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