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在日常的数据分析中，经常需要将数据根据某个（多个）字段划分为不同的群体（group）进行分析，如电商领域将全国的总销售额根据省份进行划分，分析各省销售额的变化情况，社交领域将用户根据画像（性别、年龄）进行细分，研究用户的使用情况和偏好等。在Pandas中，上述的数据处理操作主要运用groupby完成，这篇文章就介绍一下groupby的基本原理及对应的agg、transform和apply操作。

为了后续图解的方便，采用模拟生成的10个样本数据，代码和数据如下：

company=["A","B","C"]

data=pd.DataFrame({
    "company":[company[x] for x in np.random.randint(0,len(company),10)],
    "salary":np.random.randint(5,50,10),
    "age":np.random.randint(15,50,10)
}
)

	company	salary	age
0	C	43	35
1	C	17	25
2	C	8	30
3	A	20	22
4	B	10	17
5	B	21	40
6	A	23	33
7	C	49	19
8	B	8	30

一、Groupby的基本原理

在pandas中，实现分组操作的代码很简单，仅需一行代码，在这里，将上面的数据集按照company字段进行划分：

In [5]: group = data.groupby("company")

将上述代码输入ipython后，会得到一个DataFrameGroupBy对象

In [6]: group
Out[6]: <pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x000002B7E2650240>

那这个生成的DataFrameGroupBy是啥呢？对data进行了groupby后发生了什么？ipython所返回的结果是其内存地址，并不利于直观地理解，为了看看group内部究竟是什么，这里把group转换成list的形式来看一看：

In [8]: list(group)
Out[8]:
[('A',   company  salary  age
  3       A      20   22
  6       A      23   33), 
 ('B',   company  salary  age
  4       B      10   17
  5       B      21   40
  8       B       8   30), 
 ('C',   company  salary  age
  0       C      43   35
  1       C      17   25
  2       C       8   30
  7       C      49   19)]

转换成列表的形式后，可以看到，列表由三个元组组成，每个元组中，第一个元素是组别（这里是按照company进行分组，所以最后分为了A,B,C），第二个元素的是对应组别下的DataFrame，整个过程可以图解如下：

groupby原理.png

总结来说，groupby的过程就是将原有的DataFrame按照groupby的字段（这里是company），划分为若干个分组DataFrame，被分为多少个组就有多少个分组DataFrame。所以说，在groupby之后的一系列操作（如agg、apply等），均是基于子DataFrame的操作。理解了这点，也就基本摸清了Pandas中groupby操作的主要原理。下面来讲讲groupby之后的常见操作。

二、agg 聚合操作

聚合操作是groupby后非常常见的操作，会写SQL的朋友对此应该是非常熟悉了。聚合操作可以用来求和、均值、最大值、最小值等，下面的表格列出了Pandas中常见的聚合操作。

函数	用途
min	最小值
max	最大值
sum	求和
mean	均值
median	中位数
std	标准差
var	方差
count	计数

针对样例数据集，如果我想求不同公司员工的平均年龄和平均薪水，可以按照下方的代码进行：

In [12]: data.groupby("company").agg('mean')
Out[12]:
         salary    age
company
A         21.50  27.50
B         13.00  29.00
C         29.25  27.25

如果想对针对不同的列求不同的值，比如要计算不同公司员工的平均年龄以及薪水的中位数，可以利用字典进行聚合操作的指定：

In [17]: data.groupby('company').agg({'salary':'median','age':'mean'})
Out[17]:
         salary    age
company
A          21.5  27.50
B          10.0  29.00
C          30.0  27.25

agg聚合过程可以图解如下（第二个例子为例）：

agg图解.png

三、transform

transform是一种什么数据操作？和agg有什么区别呢？为了更好地理解transform和agg的不同，下面从实际的应用场景出发进行对比。

在上面的agg中，我们学会了如何求不同公司员工的平均薪水，如果现在需要在原数据集中新增一列avg_salary，代表员工所在的公司的平均薪水（相同公司的员工具有一样的平均薪水），该怎么实现呢？如果按照正常的步骤来计算，需要先求得不同公司的平均薪水，然后按照员工和公司的对应关系填充到对应的位置，不用transform的话，实现代码如下：

In [21]: avg_salary_dict = data.groupby('company')['salary'].mean().to_dict()

In [22]: data['avg_salary'] = data['company'].map(avg_salary_dict)

In [23]: data
Out[23]:
  company  salary  age  avg_salary
0       C      43   35       29.25
1       C      17   25       29.25
2       C       8   30       29.25
3       A      20   22       21.50
4       B      10   17       13.00
5       B      21   40       13.00
6       A      23   33       21.50
7       C      49   19       29.25
8       B       8   30       13.00

如果使用transform的话，仅需要一行代码：

In [24]: data['avg_salary'] = data.groupby('company')['salary'].transform('mean')

In [25]: data
Out[25]:
  company  salary  age  avg_salary
0       C      43   35       29.25
1       C      17   25       29.25
2       C       8   30       29.25
3       A      20   22       21.50
4       B      10   17       13.00
5       B      21   40       13.00
6       A      23   33       21.50
7       C      49   19       29.25
8       B       8   30       13.00

还是以图解的方式来看看进行groupby后transform的实现过程（为了更直观展示，图中加入了company列，实际按照上面的代码只有salary列）：

transform图解.png

图中的大方框是transform和agg所不一样的地方，对agg而言，会计算得到A，B，C公司对应的均值并直接返回，但对transform而言，则会对每一条数据求得相应的结果，同一组内的样本会有相同的值，组内求完均值后会按照原索引的顺序返回结果，如果有不理解的可以拿这张图和agg那张对比一下。

四、apply

apply应该是大家的老朋友了，它相比agg和transform而言更加灵活，能够传入任意自定义的函数，实现复杂的数据操作。在Pandas数据处理三板斧——map、apply、applymap详解
)中，介绍了apply的使用，那在groupby后使用apply和之前所介绍的有什么区别呢？

区别是有的，但是整个实现原理是基本一致的。两者的区别在于，对于groupby后的apply，以分组后的子DataFrame作为参数传入指定函数的，基本操作单位是DataFrame，而之前介绍的apply的基本操作单位是Series。还是以一个案例来介绍groupby后的apply用法。

假设我现在需要获取各个公司年龄最大的员工的数据，该怎么实现呢？可以用以下代码实现：

In [38]: def get_oldest_staff(x):
    ...:     df = x.sort_values(by = 'age',ascending=True)
    ...:     return df.iloc[-1,:]
    ...:

In [39]: oldest_staff = data.groupby('company',as_index=False).apply(get_oldest_staff)

In [40]: oldest_staff
Out[40]:
  company  salary  age  
0       A      23   33       
1       B      21   40       
2       C      43   35      

这样便得到了每个公司年龄最大的员工的数据，整个流程图解如下：

apply过程.png

可以看到，此处的apply和上篇文章中所介绍的作用原理基本一致，只是传入函数的参数由Series变为了此处的分组DataFrame。

最后，关于apply的使用，这里有个小建议，虽然说apply拥有更大的灵活性，但apply的运行效率会比agg和transform更慢。所以，groupby之后能用agg和transform解决的问题还是优先使用这两个方法，实在解决不了了才考虑使用apply进行操作。

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