Pandas——分组
知识点结构图
一、SAC过程
内涵
SAC指的是分组操作中的split-apply-combine过程
其中split指基于某一些规则，将数据拆成若干组，apply是指对每一组独立地使用函数，combine指将每一组的结果组合成某一类数据结构
apply过程
在该过程中，我们实际往往会遇到四类问题：
整合（Aggregation）——即分组计算统计量（如求均值、求每组元素个数）
变换（Transformation）——即分组对每个单元的数据进行操作（如元素标准化）
过滤（Filtration）——即按照某些规则筛选出一些组（如选出组内某一指标小于50的组）
综合问题——即前面提及的三种问题的混合
二、groupby函数
1.分组函数的基本内容：
（a）根据某一列分组
（b）根据某几列分组
（c）组容量与组数
（d）组的遍历
（e）level参数（用于多级索引）和axis参数
2. groupby对象的特点
（a）查看所有可调用的方法
（b）分组对象的head和first
（c）分组依据
（d）groupby的[ ]操作
（e）连续型变量分组
三、聚合、过滤和变换
1、聚合（Aggregation）
（a）常用聚合函数
所谓聚合就是把一堆数，变成一个标量，因此mean/sum/size/count/std/var/sem/describe/first/last/nth/min/max都是聚合函数
（b）同时使用多个聚合函数
（c）使用自定义函数
（d）利用NamedAgg函数进行多个聚合
（e）带参数的聚合函数
2. 过滤（Filteration）
filter函数是用来筛选某些组的（务必记住结果是组的全体），因此传入的值应当是布尔标量
3. 变换（Transformation）
（a）传入对象
transform函数中传入的对象是组内的列，并且返回值需要与列长完全一致
（b）利用变换方法进行组内标准化
（c）利用变换方法进行组内缺失值的均值填充
四、apply函数
1、apply函数的灵活性
可能在所有的分组函数中，apply是应用最为广泛的，这得益于它的灵活性
2、用apply同时统计多个指标
此处可以借助OrderedDict工具进行快捷的统计