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groupby相关知识

• Spark DataFrame 的 groupBy vs groupByKey

  在使用 Spark SQL 的过程中，经常会用到 groupBy 这个函数进行一些统计工作。但是会发现除了 groupBy 外，还有一个 groupByKey（注意RDD 也有一个 groupByKey，而这里的 groupByKey 是 DataFrame 的 ） 。这个 groupByKey 引起了我的好奇，那我们就到源码里面一探究竟吧。所用 spark 版本：spark 2.1.0先从使用的角度来说，groupBy：groupBy类似于传统SQL语言中的group by子语句，但比较不同的是groupBy()可以带多个列名，对多个列进行group。比如想根据 "id" 和 "name" 进行 groupBy 的话可以df.goupBy("id","name")groupBy返回的类型是RelationalGroupedDataset。groupByKey：groupByKey则更加灵活，可以根据用户自己对列的组合来进行gr
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• Python数据分析之dataframe的groupby

  大家都知道数据库有groupby函数，今天给大家讲讲dataframe的groupby函数。groupby函数还是以上文的数据为例子，进行讲解，首先读入数据，通过groupby聚合数据。（该数据为简书it互联网一段时间的文章收录信息）import pandas as pdimport pymysql conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', passwd='123456', db='test', port=3306, charset='utf8') jianshu = pd.read_sql('select * from jianshu1',conn) group_user =&n
• 给妹子讲python-S02E19GroupBy实现分割、应用和组合

  1.GroupBy的使用场景和使用方法2.GroupBy分割、应用和组合的操作内涵3.GroupBy对象的遍历今天这一集我们开始介绍Pandas中对数据进行处理的一个高逼格的方法：GroupBy。【妹子说】别说的这么厉害，我只问，这个是干嘛滴好，我举一个使用场景吧，科学家用不同的测量方法，测出了行星的质量、距离、轨道周期等等，就如同下面的代码所示：注意一下，这里的seaborn库是一个新的第三方库，我们用它来获取数据，我们在命令行下用pip3 install seaborn就能实现自动安装。好的，我问你，我要你对使用相同method测出来的distance进行求平均值，你要怎么求？【妹子说】额，莫不是就要用到你说的GroupBy？对，我们来做个示范：可以类比的是，他得到了一个SeriesGroupBy对象，也是一个中间变量。回到前面提的问题，获取了分组，如果我们想在此基础上求各个不同方法测得的distance的平均值，就非常简单了。这里可以使用的方法很广，包含了一般的统计方法：求和、求均值、求中位数、方差、

groupby相关课程

• Python数据分析入门与实践，开启Data Science职业之旅 这是一个数据驱动的时代，本课程通过Numpy、Pandas进行数据科学计算，通过Seaborn、 Matplotlib进行数据图形化展示；从实战角度出发，让你在数据科学领域迈出重要的一步，开启Data Science职业之旅！

  讲师：麦兜搞IT 初级 1500人正在学习

• Spark SQL分析Nginx访问日志 本课中将系统的讲解Spark SQL的核心知识，并以实战的方式，通过分析Nginx访问日志的实战例子，帮助同学们领略SparkSQL强大简便的数据分析能力，洞悉SparkSQL调优方式及其核心思想。

  讲师：小简同学 中级 4150人正在学习

• 人人都能学会数据分析 零基础入门，人人都能学会；产品、运营、程序员通用版

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groupby相关教程

• 4. 小结 本节课程我们主要学习了 Pandas 对数据进行分组和聚合操作的内容，通过分组操作可以将数据根据不同的组类进行分组，通过聚合函数可以达到对每组数据的不同分析需要。本节课程的重点如下：了解分组和聚合之间的关系；掌握分组操作 groupby () 函数的使用方法；掌握常用的聚合操作函数的使用方法。
• 2. 分组操作 Pandas 中的分组操作主要通过函数 groupby () 实现，该函数对数据进行分组，并不会产生运算，分组后会返回一个 groupby 对象，该对象并不能展示数据，要通过具体的操作函数才能看到数据结果。首先我们通过 Pandas 解析 Excel 数据，得到 DataFrame 数据对象：# 导入pandas包import pandas as pddata_path="C:/Users/13965/Documents/myFuture/IMOOC/pandasCourse-progress/data_source/第19小节/execl数据demo.xlsx"# 解析数据data = pd.read_excel(data_path)print(data)# --- 输出结果 --- 编程语言 技术方向 推出时间 年均销售数量 价格 主要创始人0 java 后端 1995年 230 45.6 James Gosling1 HTML 前端 1990年 124 55.3 Daniel W. Connolly2 C 后端 1972年 35 33.9 Dennis MacAlistair Ritchie3 js 前端 1995年 678 59.5 Brendan Eich4 C++ 后端 1983年 125 75.0 Bjarne Stroustrup5 CSS 前端 1990年 254 24.6 Tim Berners-Lee接下来我们进行分组操作：# data 为上面解析的数据对象# 这里依据技术方向列进行分组data.groupby('技术方向')# --- 输出结果 ---<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x000001D618583070># 结果解析：这里我们使用的是单个索引‘技术方向’进行分组，也可以传入一个列表进行分组。这里可以看到输出的是一个 DataFrameGroupBy 对象
• 1. 操作符函数的分类 筛选类操作符(Filtering operations)：slice、filter系列、drop系列、take系列；并集类操作符(Aggregate operations)：any、all、count、none、fold系列、forEach系列、max系列、min系列、reduce系列、sum系列；映射类操作符(Mapping operations)：flatMap系列、groupBy系列、map系列；元素类操作符(Element operations)：elementAt系列、first系列、find系列、indexOf系列、last系列、single系列；排序类操作符(Ordering operations)：reverse、sort系列；生成类操作符(Generation operations)：partition、plus系列、zip系列。Tips：由于篇幅问题，本节课我们会先将筛选类的操作符函数介绍完毕，其他操作函数后续文章进行讲解。
• 1. 前言 上一节我们学习了 Pandas 对数据的重塑操作，可以满足我们对数据集不同结构的分析需要，而有时候我们还需要对数据依据某个类别进行分组的需要，以及在分组后对每组数据进行分析的需要，那 Pandas 中的数据分组操作又是怎么实现的呢？Pandas 库中提供了友好的数据分组聚合操作，分组聚合的过程包括数据的拆分、应用和聚合，如下图所示的过程。数据的分组操作主要涉及函数 groupby ()，而聚合函数则有很多，在下面的学习中我们会列举一些聚合函数的具体使用方法。
• 3. 聚合操作 聚合操作是分组的目的，通过聚合操作对各组数据进行聚合，得到一定的分析效果，Pandas 中提供了大量的聚合操作函数，我们下面列举了部分，用以展示数据分组后进行聚合操作的效果。函数名说明 count 各分组中非 NaN 值的数量 sum 各分组中非 NaN 值的和 mean 各分组中非 NaN 值的平均值下面我们通过代码详细介绍聚合函数的使用：1. sum() 函数该函数用于求各组数值数据的和，非数值数据不进行该聚合操作。data.groupby(['技术方向','推出时间']).sum()# --- 输出结果 --- 年均销售数量 价格技术方向 推出时间 前端 1990年 378 79.9 1995年 678 59.5 后端 1972年 35 33.9 1983年 125 75.0 1995年 230 45.6# 结果解析：这里我们指定分组索引依据为列表，传入‘技术方向’，‘推出时间’，则分组是先以技术方向分为“前端”和“后端”，再以推出时间进行分组，带分组之后，进行 sum() 各组求和的聚合运算，得到各组的年均销售数量和价格的数据结果。在这里我们要补充一个下 groupby () 函数中的一个参数：as_index ，该参数默认为 True，是用来指定是否用分组索引作为聚合结果数据集的行索引，上面的代码中，默认 as_index=True ，因此行索引会有两层，分别为技术方向和推出时间，下面我们通过指定 as_index=False , 默认行索引会从 0 开始生成序列：# data 为上面解析的数据对象# 指定 as_index=Falsedata.groupby(['技术方向','推出时间'],as_index=False).sum()# --- 输出结果 --- 技术方向 推出时间 年均销售数量 价格0 前端 1990年 378 79.91 前端 1995年 678 59.52 后端 1972年 35 33.93 后端 1983年 125 75.04 后端 1995年 230 45.6# 结果解析：可以看到聚合后的数据集行索引为默认生成。2. count() 函数该函数用于计算分组后各组数据的数量。# data 为上面解析的数据对象# count() 函数data.groupby(['技术方向','推出时间'],as_index=False)['编程语言','年均销售数量','价格'].count()# --- 输出结果 --- 技术方向 推出时间 编程语言 年均销售数量 价格0 前端 1990年 2 2 21 前端 1995年 1 1 12 后端 1972年 1 1 13 后端 1983年 1 1 14 后端 1995年 1 1 1结果解析：这里我们通过 count () 进行聚合，并指定只聚合 “编程语言”，“年均销售数量”，“价格” 列的数据数量。3. mean() 函数该函数用于进行各分组数据的平均值的计算，该函数只对数值数据进行聚合。# data 为上面解析的数据对象# mean() 函数data.groupby(['技术方向'],as_index=False).mean()# --- 输出结果 --- 技术方向 年均销售数量 价格0 前端 352 46.4666671 后端 130 51.500000结果解析：通过 groupby 指定以技术方向进行分组，分为前端和后端，然后进行平均值的聚合操作。
• 4-4 函数的变长参数 深度剖析C语言知识体系

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