「Python」浅说pandas.groupby.apply

最近发现gruopby这个有点意思，具体如下：

-groupby.head() 是个dataframe-

首先随便地构造了一个dataframe

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({"group":["a","b","c","c","a","a"],"score1":np.random.randn(6),"score2":np.random.randn(6)})
df

我们知道如果想要print groupby结构的数据结果是这样的

有个方法算是可以检视（算吧）groupby结构，就是groupby.head()，这个操作相当于让groupby结构每组抽样相同数量的data组成一个dataframe.

print ("groupby 后，每组只抽样一个")
print("-"*30)
print (df.groupby("group").head(1),"\n")print ("groupby 后，每组只抽样两个(因为group b只有一个所以只抽了一个)")
print("-"*30)
print (df.groupby("group").head(2),"\n")

-groupby.apply() 是个先分组然后对每个单独的组进行apply函数的操作-

after_group = df.groupby("group").head(2)
count_se =pd.Series(len(after_group),index = after_group.index).to_frame("counting _group")
print (count_se)def counting(df):return pd.Series(len(df),index = df.index).to_frame("counting _group")
print (df.groupby("group").apply(lambda x: counting(x.head(2))))

因为这里是groupby结构，而apply 对groupby就是会先分好组再逐个组地进行操作，所以上面两个操作的结果截然不同。
上面的是整个df.groupby("group").head(2) 的长度，下面return的是df.groupby("group").head(2)分好组后，各个组的长度。

-groupby还有一个骚操作，算是可以完整地检视groupby-

最后分享一个我觉得讲的还挺不错的讲groupby的帖子

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