数据分析本质上就是用数据寻找问题的答案。当我们对一组数据执行某种计算或计算统计信息时，通常对整个数据集进行统计是不够的。取而代之的是，我们通常希望将数据分成几组，并执行相应计算，然后比较不同组之间的结果。
假设我们是一个数字营销团队，正在调查最近转换率下降的潜在原因。从整体来看转化率并不能让我们找到可能的原因。我们希望比较不同营销渠道，广告系列，品牌和时间段之间的转化率，以识别指标的差异。
Pandas是非常流行的python数据分析库，它有一个GroupBy函数，提供了一种高效的方法来执行此类数据分析。在本文中，我将简要介绍GroupBy函数，并提供这个工具的核心特性的代码示例。
数据
在整个教程中，我将使用在openml.org网站上称为“ credit-g”的数据集。该数据集由提出贷款申请的客户的许多功能和一个目标变量组成，该目标变量指示信贷是否还清。
可以在此处下载数据（https://www.openml.org/d/31），也可以使用Scikit-learn API导入数据，如下所示。
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import fetch_openml
X,y = fetch_openml(name='credit-g', as_frame=True, return_X_y=True)
df = X
df['target'] = y
df.head()
基本用法
此函数最基本的用法是将GroupBy添加到整个dataframe并指定我们要进行的计算。这将生成所有变量的摘要，这些变量按您选择的段分组。这是快速且有用方法。
在下面的代码中，我将所有内容按工作类型分组并计算了所有数值变量的平均值。输出显示在代码下方。
df.groupby(['job']).mean()
如果我们想要更具体一些，我们可以取dataframe的一个子集，只计算特定列的统计信息。在下面的代码中，我只选择credit_amount。
data[['job', 'credit_amount']].groupby(['job']).mean()
我们也可以按多个变量分组。这里我按工作和住房类型计算了平均信贷金额。
data[['job', 'housing','credit_amount']].groupby(['job', 'housing']).mean()
多聚合
groupby后面使用agg函数能够计算变量的多个聚合。
在下面的代码中，我计算了每个作业组的最小和最大值。
data[['job', 'credit_amount']].groupby(['job']).agg([min, max])
也可以对不同的列使用不同的聚合。在这里，我计算了credit_amount的最小和最大金额以及每种工作类型的平均年龄。
df[['job', 'credit_amount', 'age']].groupby(['job']).agg(
{'credit_amount': ['min', 'max'], 'age': 'mean'})
聚合命名
NamedAgg函数允许为多个聚合提供名称，从而提供更清晰的输出。
df[['target', 'credit_amount', 'age']].groupby('target').agg(
min_credit_amount=pd.NamedAgg('credit_amount', 'min'),
max_credit_amount=pd.NamedAgg('credit_amount', 'max'),
average_age=pd.NamedAgg('age', 'mean'))
自定义聚合
也可以将自定义功能应用于groupby对聚合进行自定义的扩展。
例如，如果我们要计算每种工作类型的不良贷款的百分比，我们可以使用下面的代码。
job_count = df[['job', 'target']].groupby(['job', 'target']).agg({'target': 'count'})
job_percent = job_count.groupby(level=0).apply(lambda x:
100 * x / float(x.sum()))
job_percent
可视化绘图
我们可以将pandas 内置的绘图功能添加到GroupBy，以更好地可视化趋势和模式。
我扩展了我在上一节中创建的代码，以创建堆叠的条形图，以更好地可视化每种工作类型的好坏贷款的分布。
df.groupby(['job', 'target'])['job'].count().unstack('target').fillna(0).plot(kind='bar',
stacked=True)
除了使用GroupBy在同一图表中创建比较之外，我们还可以在多个图表中创建比较。
df[['duration', 'target']].groupby('target').boxplot()
总结
pandas GroupBy函数是一个工具，作为数据科学家，我几乎每天都会使用它来进行探索性数据分析。本文是该功能基本用法的简短教程，但是可以使用许多更强大的方法来分析数据。
如果你需要本篇文章完整代码，可以在这里找到：https://github.com/rebecca-vickery/machine-learning-tutorials/blob/master/data-analysis/pandas_grouby.ipynb
作者：Rebecca Vickery
原文地址：https://towardsdatascience.com/5-minute-guide-to-pandas-groupby-929d1a9b7c65
deephub翻译组