极客笔记Pandas将Pandas groupby组转化为列
在本文中，我们将介绍如何使用Pandas将Pandas的groupby group转化为列。 groupby操作是Pandas中常用的功能，它可以用于根据一个或多个列对数据进行分组，并对每个组进行统计和计算操作。但有时我们希望将groupby操作的结果转化为具有更直观结构的DataFrame，这就需要将group转化为列。
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简介
Pandas的groupby操作会将数据集按照选定的列进行分组，返回一个GroupBy对象。可以在该GroupBy对象上进行各种操作，例如计数、求和、平均值等。然而，如果我们需要将每个组的结果以列的形式呈现，可以使用unstack()方法。
来看一个简单的例子。假设我们有以下的数据集：
import pandas as pd
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Nick', 'John'],
'Subject': ['Math', 'Math', 'Math', 'Science', 'Science', 'Science'],
'Score': [90, 80, 70, 85, 95, 75]}
df = pd.DataFrame(data)
数据集如下所示：
| Name | Subject | Score |
|---|---|---|
| Tom | Math | 90 |
| Nick | Math | 80 |
| John | Math | 70 |
| Tom | Science | 85 |
| Nick | Science | 95 |
| John | Science | 75 |
我们希望将该数据集按照”Name”列进行分组，并将”Subject”列下的每个组的结果作为新的列呈现。我们可以使用groupby和unstack方法来实现这一目标。
grouped = df.groupby(['Name', 'Subject'])['Score'].mean()
df_new = grouped.unstack()
执行以上代码后，我们可以得到以下结果：
| Name | Math | Science |
|---|---|---|
| John | 70 | 75 |
| Nick | 80 | 95 |
| Tom | 90 | 85 |
这样，我们成功将groupby group转化为列。
将groupby group转化为列的方法
上面的例子中我们使用了unstack()方法将groupby group转换为列。除了unstack()，Pandas还提供了其他几种方法来实现这个目标。下面将介绍其中的一些方法。
使用unstack()方法
在前面的例子中已经展示了unstack()方法的使用。它可以将groupby group转化为列，对应于groupby操作返回的GroupBy对象。
使用pivot_table()方法
除了unstack()，Pandas还提供了pivot_table()方法。该方法可以将groupby group转化为列，并且还可以在转化过程中进行聚合计算。
假设我们有以下的数据集：
| Name | Subject | Score |
|---|---|---|
| Tom | Math | 90 |
| Nick | Math | 80 |
| John | Math | 70 |
| Tom | Science | 85 |
| Tom | Science | 95 |
| Nick | Science | 75 |
| Nick | Science | 85 |
| John | Science | 80 |
| John | Science | 90 |
我们希望将该数据集按照”Name”和”Subject”列进行分组，并计算每个组中”Score”列的平均值。
df_new = df.pivot_table(index='Name', columns='Subject', values='Score', aggfunc='mean')
执行以上代码后，我们可以得到以下结果：
| Name | Math | Science |
|---|---|---|
| John | 70 | 85 | |
| Nick | 80 | 80 |
| Tom | 90 | 90 |
使用pivot_table()方法可以更加灵活地进行聚合计算，并且可以选择更多的参数来对结果进行控制。例如，可以使用”aggfunc”参数指定要进行的聚合函数，如求和、计数、中位数等。
使用set_index和unstack方法
除了上述的方法，还可以使用set_index和unstack方法来实现将groupby group转化为列的目标。
df_new = df.set_index(['Name', 'Subject']).unstack()
在以上代码中，我们首先使用set_index方法将”Name”和”Subject”列设置为索引，然后再使用unstack方法将索引中的”Subject”转化为列。
总结
本文介绍了如何使用Pandas将Pandas的groupby group转化为列。我们可以使用unstack()方法、pivot_table()方法以及set_index和unstack方法来实现这一目标。这些方法使得我们能够更加方便地对groupby操作的结果进行进一步的分析和可视化。通过将group转换为列的形式，我们可以更好地理解和比较不同组之间的统计指标和计算结果。希望本文能够帮助读者更好地利用Pandas进行数据处理和分析工作。