python – 链接分组,过滤和聚合

DataFrameGroupby.filter方法过滤组,并返回包含通过过滤器的行的DataFrame.

但是,如何在过滤后获取新的DataFrameGroupBy对象而不是DataFrame？

例如,假设我有一个带有两列A和B的DataFrame df.我想获得列A的每个值的列B的平均值,只要该组中至少有5行：

# pandas 0.18.0
# doesn't work because `filter` returns a DF not a GroupBy object
df.groupby('A').filter(lambda x: len(x)>=5).mean()
# works but slower and awkward to write because needs to groupby('A') twice
df.groupby('A').filter(lambda x: len(x)>=5).reset_index().groupby('A').mean()
# works but more verbose than chaining
groups = df.groupby('A')
groups.mean()[groups.size() >= 5]

解决方法

np.random.seed(0)

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,(10,2)),columns=list('AB'))

>>> df
   A  B
0  5  0
1  3  3
2  7  9
3  3  5
4  2  4
5  7  6
6  8  8
7  1  6
8  7  7
9  8  1

一个示例过滤器应用程序,演示它可以处理数据.

gb = df.groupby('A')
>>> gb.filter(lambda group: group.A.count() >= 3)
   A  B
2  7  9
5  7  6
8  7  7

以下是您的一些选择：

1)您也可以先根据值计数进行过滤,然后再进行分组.

vc = df.A.value_counts()

>>> df.loc[df.A.isin(vc[vc >= 2].index)].groupby('A').mean()
          B
A          
3  4.000000
7  7.333333
8  4.500000

2)在过滤器之前和之后执行两次groupby：

>>> (df.groupby('A',as_index=False)
       .filter(lambda group: group.A.count() >= 2)
       .groupby('A')
       .mean())
          B
A          
3  4.000000
7  7.333333
8  4.500000

3)假设你的第一个groupby返回组,你也可以过滤那些：

d = {k: v 
     for k,v in df.groupby('A').groups.items() 
     if len(v) >= 2}  # gb.groups.iteritems() for Python 2

>>> d
{3: [1,3],7: [2,5,8],8: [6,9]}

这有点像黑客,但应该相对有效,因为你不需要重新组合.

>>> pd.DataFrame({col: [df.ix[d[col],'B'].mean()] for col in d}).T.rename(columns={0: 'B'})
          B
3  4.000000
7  7.333333
8  4.500000

时间为100k排

np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,(100000,columns=list('AB'))

%timeit df.groupby('A',as_index=False).filter(lambda group: group['A'].count() >= 5).groupby('A').mean()
100 loops,best of 3: 18 ms per loop

%%timeit
vc = df.A.value_counts()
df.loc[df.A.isin(vc[vc >= 2].index)].groupby('A').mean()
100 loops,best of 3: 15.7 ms per loop

（编辑：安卓应用网）

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