1 聚合

1.1 简介

在SQL中我们经常使用GROUP BY将某个字段，按不同的取值进行分组，在Pandas中也有groupby()函数；
分组之后，每组都会有至少1条数据，将这些数据进一步处理返回单个值的过程就是聚合，比如分组之后计算算术平均值，或者分组之后计算频数，都属于聚合。

1.2 单变量分组聚合

加载数据：
按照年份分组，计算平均寿命
查询年份：
对 1952 年进行聚合，计算平均寿命：

1.3 聚合函数

1.3.1 常用聚合函数

Pandas 方法	Numpy 函数	说明
count	np.count_nonzero	频率统计 (不包含 NaN 值)
size		频率统计 (包含 NaN 值)
mean	np.mean	求平均值
std	np.std	标准差
min	np.min	最小值
quantile()	np.percentile()	分位数
max	np.max	求最大值
sum	np.sum	求和
var	np.var	方差
describe		计数、平均值、标准差，最小值、分位数、最大值
first		返回第一行
last		返回最后一行
nth		返回第 N 行 (Python 从 0 开始计数)

例：使用 Numpy 的求平均值方法
- FutureWarning：提示在未来的 Pandas 版本中，提供的可调用对象（这里是 np.mean）将直接被使用。为了保持当前的行为，应该传递字符串 "mean" 而不是 np.mean。也就是说，建议将代码修改为df.groupby('year').lifeExp.agg("mean")；

1.3.2 `agg()`函数

在 Python 的 Pandas 库中，agg（是aggregate的缩写）是一个用于数据聚合操作的方法；
agg方法常用于在分组操作（groupby）之后，对每个分组的数据进行聚合计算，比如计算每个分组的总和、平均值、最大值、最小值等；也可以在没有分组的情况下，直接对整个数据对象（如Series或DataFrame）进行聚合操作；
对Series对象使用agg：直接对Series对象调用agg方法，传入一个聚合函数（可以是内置函数，也可以是自定义函数），对整个Series的数据进行聚合；
```
import pandas as pddata = [1, 2, 3, 4, 5]
s = pd.Series(data)
result = s.agg(sum)
print(result)
```

结合groupby对DataFrame使用agg：先使用groupby对DataFrame进行分组，然后对每个分组调用agg方法，传入一个或多个聚合函数，对分组后指定列的数据进行聚合；

import pandas as pddata = {'category': ['A', 'A', 'B', 'B'],'value': [10, 20, 30, 40]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 按category列分组，对value列求平均值
result = df.groupby('category').value.agg('mean')
print(result)

自定义函数：用户可以定义自己的聚合函数，然后传递给agg方法；
- 自定义函数若被agg()函数当做聚合函数来使用时，自定义函数中有且至少要有一个参数。但agg()函数传递给自定义聚合函数的是一个Series对象，若想得到Series的每一个值，需要再自定义聚合函数中需要通过for循环迭代才能实现；
- 当然在自定义聚合函数中允许有多个参数，第一个参数用来接收DataFrame分组之后的值，其余参数可以自定义；
agg和aggregate效果一样
若想要对多个字段用不同的聚合方式，可以使用Python的字典数据类型，key是要聚合的字段，value是要使用的聚合方式；

1.3.3 同时使用多个聚合函数

若groupby后面想接多个聚合函数，可以把这些聚合函数放入一个 Python 列表中，然后将这个列表传递给agg()函数

2 转换

2.1 简介

transform()函数
- 功能：它会把 DataFrame 中的值传递给一个函数，然后由该函数对数据进行 “转换” 操作；
- 特点：转换后的数据与原始数据的形状（行数和列数等）相同，不会减少数据量。例如，对一个包含多组数据的列进行某种转换后，该列的行数和列数不会改变，只是每个数据的值按照函数规则发生了变化；
transform() VS aggregate()
- transform侧重于对数据进行转换，保持数据的原始结构和规模不变，不会减少数据量；
- aggregate侧重于对数据进行汇总，得到一个或少数几个关键的聚合结果，会减少数据量。

2.2 例：使用`transform()`计算z分数

在这里插入图片描述

2.3 `transform()`填充缺失值

之前介绍了填充缺失值的各种方法，对于某些数据集，可以使用列的平均值来填充缺失值。某些情况下，可以考虑将列进行分组，分组之后取平均再填充缺失值；
加载数据：
构建缺失值
定义函数来填充缺失值

3 过滤

查看数据：
人数为1、5和6人的数据比较少，可以将这部分数据过滤掉。调用filter()函数，传入一个返回布尔值的函数，返回False的数据会被过滤掉

4 DataFrameGroupBy对象

4.1 分组

准备数据：
创建分组对象：
通过groups属性查看计算过的分组
- 返回值是一个字典；
- 键（key）：是分组的类别，也就是 sex 列中的不同取值；
- 值（value）：是一个列表，包含了每个分组类别对应的行索引。例如，'Female' 对应的行索引是 [198, 124, 101]，'Male' 对应的行索引是 [24, 6, 153, 211, 176, 192, 9]；
分组后，就可以在分组的结果上进行aggregate、transform计算了；
可以从分组对象中获取指定分组：