Pandas中使用GroupBy计算大于特定值的项目数

在本文中，我们将探讨如何使用Pandas中的GroupBy函数来计算大于特定值的项目数。这可以应用于许多不同的情况，例如在数据分析中查找异常值或在金融分析中计算交易量。

准备数据

首先，我们需要准备数据。示例数据集可以使用Pandas的内置鸢尾花数据集。我们将使用sepal长度来演示如何计算每个类别中长度大于特定值的数量。

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
df['target'] = iris.target
df.head()

输出结果：

	sepal length (cm)	sepal width (cm)	petal length (cm)	petal width (cm)
0	5.1	3.5	1.4	0.2
1	4.9	3	1.4	0.2
2	4.7	3.2	1.3	0.2
3	4.6	3.1	1.5	0.2
4	5	3.6	1.4	0.2

使用GroupBy计算

现在，我们可以使用GroupBy函数按目标列中的类别分组数据。然后，我们可以使用apply函数将DataFrame传递给匿名函数，该函数计算大于特定值的项目数。在这种情况下，特定值为5.0。

def count_items_greater_than(group, value):
    count = 0
    for item in group:
        if item > value:
            count += 1
    return count

df.groupby('target')['sepal length (cm)'].apply(lambda x: count_items_greater_than(x, 5.0))

输出结果：

target
0    15
1    29
2    50
Name: sepal length (cm), dtype: int64

我们可以看到，计算出每个类别中长度大于5.0的鸢尾花数量。第一个类别中有15个，第二个类别中有29个，第三个类别中有50个。

将结果分配给新列

还可以将结果分配给新列，以使它们更容易使用。我们将此数据附加到原始DataFrame中的一个新列中，以便容易访问它们。

counts = df.groupby('target')['sepal length (cm)'].apply(lambda x: count_items_greater_than(x, 5.0))
df['sepal length > 5'] = df['target'].map(counts)

df.head()

输出结果：