pandas基础(part4)--排序/分组/合并
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了pandas基础(part4)--排序/分组/合并相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
学习笔记，这个笔记以例子为主。
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文章目录
- 合并
pandas排序
pandas有两种对DataFrame的排序方式，他们分别是按照标签与按实际值排序。
按行标签进行排序
使用sort_index()方法可以按照行/列标签对DataFrame进行排序。默认情况下，按照升序对行标签进行排序。
- 语法
import pandas as pd
import numpy as np
# 按照行标进行排序
已排序序列 = 未排序序列.sort_index()
# 控制排序顺序(降序)
已排序序列 = 未排序序列.sort_index(ascending=False)
按列标签进行排序
若设置sort_index()的axis参数值为1，则会按照列标签进行排序。
- 语法
import pandas as pd
import numpy as np
# 按照列标签进行排序
已排序序列 = 未排序序列.sort_index(axis = 1)
按某列值排序
像索引排序一样，sort_values()是按值排序的方法。该函数接受一个by参数，该参数的参数值为DataFrame的列名。
- 语法
已排序序列 = 未排序序列.sort_values(by=列名)
举个例子
代码：
import pandas as pd
data = name:[Ada, Tom,Black, Jack, Lee],
age:[9, 19, 12, 15, 30],
weight:[8, 4, 5, 6, 10],
hight:[20, 35, 30, 33, 40]
df = pd.DataFrame(data,
index = [a1, a2, a3, a4, a5])
#按行降序排序
s01 = df.sort_index(ascending=False)
print(s01)
print(-*20)
#按列降序排序
s02 = df.sort_index(axis = 1, ascending=False)
print(s02)
print(-*20)
#按weight列升序排序
s03 = df.sort_values(by = weight)
print(s03)
结果：
age hight name weight
a5 30 40 Lee 10
a4 15 33 Jack 6
a3 12 30 Black 5
a2 19 35 Tom 4
a1 9 20 Ada 8
--------------------
weight name hight age
a1 8 Ada 20 9
a2 4 Tom 35 19
a3 5 Black 30 12
a4 6 Jack 33 15
a5 10 Lee 40 30
--------------------
age hight name weight
a2 19 35 Tom 4
a3 12 30 Black 5
a4 15 33 Jack 6
a1 9 20 Ada 8
a5 30 40 Lee 10
pandas分组
在许多情况下，我们需要将数据分为多个集合，并在每个子集上应用一些函数，来实现我们的需求。
将数据拆分成组
- 语法
# 将df数据框按照age字段分组
print(df.groupby(age))
# 查看分组结果
print(df.groupby(age).groups)
- 例子
代码：
import pandas as pd
data = name:[Ada, Tom,Black, Jack, Lee,
Yellow, Blue, Peter, Green, Trump],
age:[9, 9, 10, 10, 10, 10, 8, 9, 7, 8],
weight:[8, 4, 5, 6, 10, 10, 4, 5, 4, 8]
df = pd.DataFrame(data,
index = [a1, a2, a3, a4, a5,
a6, a7, a8, a9, a10])
print(df.groupby(age))
print(df.groupby(age).groups)
结果：
<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x000000D589A294A8>
7: Index([a9], dtype=object), 8: Index([a7, a10], dtype=object), 9: Index([a1, a2, a8], dtype=object), 10: Index([a3, a4, a5, a6], dtype=object)
迭代遍历分组
df.groupby()方法可以返回可迭代对象，可以使用for循环遍历。
- 例子
代码：
import pandas as pd
data = name:[Ada, Tom,Black, Jack, Lee,
Yellow, Blue, Peter, Green, Trump],
age:[9, 9, 10, 10, 10, 10, 8, 9, 7, 8],
weight:[8, 4, 5, 6, 10, 10, 4, 5, 4, 8]
df = pd.DataFrame(data,
index = [a1, a2, a3, a4, a5,
a6, a7, a8, a9, a10])
for age, i in df.groupby(age):
print(age)
print(i)
print(-*10)
结果：
7
age name weight
a9 7 Green 4
----------
8
age name weight
a7 8 Blue 4
a10 8 Trump 8
----------
9
age name weight
a1 9 Ada 8
a2 9 Tom 4
a8 9 Peter 5
----------
10
age name weight
a3 10 Black 5
a4 10 Jack 6
a5 10 Lee 10
a6 10 Yellow 10
----------
获得子分组的细节
语法就不写了，看下面的例子和注释，应该就能懂。
- 例子
代码：
import pandas as pd
data = name:[Ada, Tom,Black, Jack, Lee,
Yellow, Blue, Peter, Green, Trump],
age:[9, 9, 10, 10, 10, 10, 8, 9, 7, 8],
weight:[8, 4, 5, 6, 10, 10, 4, 5, 4, 8]
df = pd.DataFrame(data,
index = [a1, a2, a3, a4, a5,
a6, a7, a8, a9, a10])
# 将df数据框按照age字段分组
grouped = df.groupby(age)
#查看age=8的分组的细节
print(grouped.get_group(8))
结果：
age name weight
a7 8 Blue 4
a10 8 Trump 8
分组聚合
聚合函数为每个分组返回聚合值。当创建了分组(groupby)对象，就可以对每个分组数据执行求和、求标准差等操作。以上是关于pandas基础(part4)--排序/分组/合并的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
一篇博文教你玩转pandas，轻松应付办公场景（机器学习基础）