让我们继续pandas的系列教程!这是第二集，**我将介绍pandas的聚合方法--如count(),sum(),min(),max() 等--和pandas的groupby() 函数。**这些都是数据科学项目中非常常用的方法，所以如果你是一个有抱负的数据科学家，一定要把这篇文章中的每一个细节都看一遍......因为你可能每天都会在现实生活的项目中用到这些。
注1：这是一个实践教程，所以我建议和我一起做编码的部分
在我们开始之前
如果你还没有这么做，我建议先看看这些文章。
- 如何安装Python、R、SQL和bash来练习数据科学
- 数据科学的Python - 基础知识#1 - 变量和基本操作
- Python导入语句和最重要的内置模块
- 数据科学家的五大Python库和包
- Pandas教程1：Pandas基础知识（读取数据文件、数据框架、数据选择)
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如何成为一名数据科学家
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聚合--在理论上
聚合是将一个数据集（或其子集）的值变成一个单一值的过程。让我把这一点说清楚吧!如果你有一个pandas DataFrame，比如...
| 动物 | 水_需求 |
| 斑马 | 100 |
| 狮子 | 350 |
| 大象 | 670 |
| 袋鼠 | 200 |
...那么一个简单的汇总方法就是计算water_need 的数值之和，也就是100 + 350 + 670 + 200 = 1320 。或者另一种聚合方法是计算 animal 栏中的数值的数量，也就是4 。理论并不复杂，对吗？
那么让我们看看其他的实践吧!
Pandas 聚合方法（实践中）
我们上次是在哪里结束的？我们打开了一个Jupyter笔记本，导入了pandas 和numpy ，并加载了两个数据集：zoo.csv 和article_reads 。我们将从这里继续下去--所以如果你不知道我刚才在前一句中讲了什么，请移步到这篇文章：pandas教程--第一集!
如果你已经熟悉了基础知识，为了方便起见，这里是我们将再次使用的数据集。
zoodataset:46.101.230.157/datacoding101/zoo.csvarticle_reads数据集。46.101.230.157/dilan/pandas_tutorial_read.csv
准备好了吗？很好!
让我们开始使用我们的zoo 数据集！(如果你想再次下载它，你可以在这个链接中找到它。)我们已经通过使用加载它。
pd.read_csv('zoo.csv', delimiter = ',')
让我们把这个数据帧存储到一个叫做zoo 的变量中。
zoo = pd.read_csv('zoo.csv', delimiter = ',')
为了学习基本的pandas聚合方法，让我们对这个数据做五件事。
- 让我们计算一下
zoo中的行数（动物的数量） ! - 让我们计算一下这些动物的总数
water_need! - 让我们找出哪个是最小的
water_need值! - 然后是最大的
water_need值! - 并最终得出平均
water_need!
注意：一开始，我们不会使用groupby() 方法，但别担心，当我们学习了基础知识后，我会回到这个问题上。
#1 pandas count()
最基本的聚合方法是计数。要计算动物的数量，就像在整个zoo 数据框上应用count pandas函数一样简单。
zoo.count()
这很有趣。"这些线是什么？"--你可能会问...
实际上，pandas.count() 函数对每一列中的数值进行计数。在zoo 数据集的情况下，有3列，每列有22个值。
如果你想让你的输出更加清晰，你可以通过使用一个选择操作符（我们在之前的文章中了解到的）先选择animal 列。像这样。
zoo[['animal']].count()
或者在这种特殊情况下，如果你使用这种语法，结果会更漂亮。
zoo.animal.count()
这也是只选择一列，但它把我们的pandas数据框架对象变成了pandas系列对象。而计数函数将被应用于此。(这意味着输出的格式略有不同）。
#2 pandas中的sum()
按照同样的逻辑，你可以通过打字轻松地对water_need 列中的数值进行求和。
zoo.water_need.sum()
出于好奇，让我们也在所有列上运行我们的.sum() 函数。
zoo.sum()
注意：我喜欢.sum() ，把animal 列的字变成一串动物名称。(顺便说一下，这非常符合Python的逻辑。)
Pandas数据聚合#3和#4：min()和max()
如何使pandas从water_need 列中返回最小的值？
我打赌你已经明白了。
zoo.water_need.min()
而获得最大值的方法也很类似。
zoo.water_need.max()
#5: pandas中的平均数：mean()和median()
最后，让我们来计算统计学上的平均数，比如平均数和中位数!
语法与上面的其他聚合方法相同。
zoo.water_need.mean()
zoo.water_need.median()
好了，这很容易，对吗？比如说，Pandas的聚合方法比SQL的要简单得多、多。
所以，现在是时候给它加点料了--用一点分组的方法!介绍一下groupby() 函数!
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pandas groupby()函数（又名：pandas中的分组）
作为一个数据科学家，你可能会经常做一些细分。例如，知道所有动物的平均数water_need （我们刚刚知道是347.72 ），这很好。但很多时候，把这个数字按动物类型来划分--比方说--更具有可操作性。有了这个，我们就可以把各个物种相互比较。 (狮子或斑马喝得更多吗？)或者我们可以找到异常值！(大象喝得多！)(大象喝得多！）。
这里有一个简单的视觉效果，显示了pandas是如何进行 "分割 "的--用groupby 和聚合。
它只是将相似的数值分组，并为每组计算给定的聚合值*（在上面的例子中，它是一个平均值）*。
Pandas groupby() - 实践中
让我们在我们的zoo DataFrame上真实地进行上述的分组和聚合。
我们必须在我们的zoo 变量和我们的.mean() 函数之间插入一个groupby 关键字。
zoo.groupby('animal').mean()
就像以前一样，pandas自动为每一列运行.mean() 计算（animal 列消失了，因为那是我们分组的列）。你可以忽略uniq_id 列，也可以在事后通过使用这些语法之一来删除它。
zoo.groupby('animal').mean()[['water_need']] -" 这将返回一个DataFrame对象。
zoo.groupby('animal').mean().water_need -" 这将返回一个系列对象。
很明显，你可以把聚合方法从.mean() 改成任何东西，我们在上面学到的！
让我们再看一个例子，结合pandasgroupby 和count!
Pandas groupby() 和 count()
我只是想加入这个例子，因为这是你发现一个新数据集时最常见的操作。将count 和groupby 一起使用，就像前面的例子一样简单。
只要键入这个。
zoo.groupby('animal').count()
就会神奇地将不同的动物按熊猫来计算。
好了!现在你知道了一切，你必须知道!
现在是时候...
测试自己#1（另一个计数+分组的挑战）
让我们回到我们的article_read 数据集。
(注意：记住，这个数据集保存的是一个旅游博客的数据。如果你还没有这些数据，你可以从这里下载。或者你可以通过阅读这个pandas教程的上一集来逐步完成整个下载--开放存储的过程）。
如果你已经准备好了一切，这里是我的第一个任务。
article_read 数据框中最频繁的来源是什么？
..
.
而答案是Reddit!
我是怎么得到它的？使用这个代码。
article_read.groupby('source').count()
我将为你分解。
- 采取
article_read数据集! - 使用
groupby()，并通过source列的值创建分段! - 并最终通过在
groupby()部分之后使用.count()来计算每个组中的值。
你可以--选择性地--删除不必要的列，只保留user_id 列，像这样。
article_read.groupby('source').count()[['user_id']]
测试自己 #2
这里是另一个稍微复杂的挑战。
对于country_2 的用户，最频繁的topic 和source 组合是什么？或者换句话说：哪个topic ，来自哪个source ，带来了最多的来自country_2 的浏览？
..
.
结果是**Reddit（来源）和Asia（主题）的组合，有139次阅读！**而Python代码得到了这个结果。
而得到这个结果的Python代码是。
article_read[article_read.country == 'country_2'].groupby(['source', 'topic']).count()
这里有一个简单的解释。
- 首先，我们过滤了
country_2的用户，其中有article_read[article_read.country == 'country_2'] - 然后在这个子集上，我们应用了
groupbypandas方法......哦，我有没有提到你可以按多列分组？现在你也知道了吧!(从语法上讲，要注意一件事：你必须把列的名称放到一个列表中。这就是为什么大括号的框架要放在小括号之间的原因）。(那是
groupby(['source', 'topic'])。） - 而按照惯例：
count()函数是拼图的最后一块。
结论 (pandas groupby, count, sum, min, max, etc.)
这是我的pandas教程系列的第二集。现在你看到聚合和分组在pandas中并不难......相信我，你会经常用到它们的
注意：如果你以前使用过SQL，我鼓励你休息一下，比较一下pandas和SQL的聚合方法。有了这个，你就会更加了解这两种语言之间的关键区别了
在下一篇文章中，我将向你展示四个最常用的pandas数据处理方法。merge,sort,reset_index 和fillna 。请继续关注我：Pandas教程，第三集
- 如果你想了解更多关于如何成为一名数据科学家，请参加我的50分钟的视频课程。如何成为一名数据科学家。(它是免费的！)
- 也可以看看我为期6周的在线课程。初级数据科学家的第一个月》视频课程。
干杯。
托米-梅斯特
PS.关于详细的指南，请查看pandas的官方指南（它非常更新--最后一次更新是在2022年），这里。
The postPandas groupby(), count(), sum() and Other Aggregation Methods (Pandas Tutorial 2.)appeared first onData36.
