Класс GroupBy

Класс GroupBy создается при применении метода groupby к DataFrame или Series. Он представляет собой специальный объект, который содержит информацию о разбиении данных на группы по заданным ключам. Объект GroupBy не хранит сами данные, а хранит ссылки на исходные данные и правила группировки, что позволяет эффективно выполнять различные операции над группами.

Синтаксис

df.groupby(by, axis=0, level=None, sort=True)

Параметры метода groupby:

by - ключ или список ключей для группировки. Может быть столбцом, массивом или функцией.
axis - ось для группировки, по умолчанию 0 (строки).
level - уровень для группировки по индексу.
sort - сортировка групп по ключам.

Атрибуты класса

Класс GroupBy содержит несколько полезных атрибутов:

groups - словарь, где ключи - названия групп, а значения - индексы элементов в каждой группе.
ngroups - количество групп.
indices - словарь с индексами каждой группы.

Пример

Создадим таблицу и сгруппируем её по столбцу:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
	'a': [1, 2, 1, 2, 1],
	'b': [10, 20, 30, 40, 50],
	'c': [100, 200, 300, 400, 500]
})
grouped = df.groupby('a')
print(grouped)

Результат выполнения кода:

<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x7f8a1b2c3d4e>

Как видите, объект GroupBy не выводит сами данные, а только информацию о своём типе и адресе в памяти.

Пример

Выведем информацию о группах с помощью атрибута groups:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
	'a': [1, 2, 1, 2, 1],
	'b': [10, 20, 30, 40, 50],
	'c': [100, 200, 300, 400, 500]
})
grouped = df.groupby('a')
print(grouped.groups)

Результат выполнения кода:

{1: [0, 2, 4], 2: [1, 3]}

Пример

Получим количество групп с помощью атрибута ngroups:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
	'a': [1, 2, 1, 2, 1],
	'b': [10, 20, 30, 40, 50],
	'c': [100, 200, 300, 400, 500]
})
grouped = df.groupby('a')
print(grouped.ngroups)

Результат выполнения кода:

2

Пример

Выполним операцию агрегации над группами с помощью метода sum:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
	'a': [1, 2, 1, 2, 1],
	'b': [10, 20, 30, 40, 50],
	'c': [100, 200, 300, 400, 500]
})
grouped = df.groupby('a')
print(grouped.sum())

Результат выполнения кода:

b	c
		a
		1   90  900
		2   60  600

Объект GroupBy позволяет применять множество методов к группам, включая sum, mean, count, agg и другие.

Пример

Получим первую строку из каждой группы с помощью метода first:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
	'a': [1, 2, 1, 2, 1],
	'b': [10, 20, 30, 40, 50],
	'c': [100, 200, 300, 400, 500]
})
grouped = df.groupby('a')
print(grouped.first())

Результат выполнения кода:

b	c
		a
		1   10  100
		2   20  200

Смотрите также

метод agg,
который выполняет несколько агрегаций одновременно
метод transform,
который применяет функцию к каждой группе и возвращает исходную форму
метод filter,
который фильтрует группы по условию
атрибут groups,
который возвращает словарь с индексами групп