pandas.DataFrame.groupby

DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, **kwargs) [source]

Группировка серии данных по значению (словарь или функция, применение заданной функции к группе, возврат результата в виде серии) или по набору столбцов.

Параметры:

by : отображение, функция, строка или итерируемый объект Используется для определения групп для группировки. Если by является функцией, она вызывается для каждого значения индекса объекта. Если передан словарь или Series, значения Series или словаря будут использоваться для определения групп (Series сначала выравниваются; см. метод .align()). Если передан массив ndarray, значения используются как есть для определения групп. Строка или список строк могут быть переданы для группировки по столбцам в self axis : int, по умолчанию 0 level : int, имя уровня или последовательность таких, по умолчанию None Если ось является MultiIndex (иерархической), группировка происходит по определенному уровню или уровням as_index : boolean, по умолчанию True Для агрегированных результатов возвращается объект с метками групп в качестве индекса. Актуально только для входных данных DataFrame. as_index=False эффективно дает результаты группировки в «стиле SQL» sort : boolean, по умолчанию True Сортировать ключи групп. Для повышения производительности можно выключить. Обратите внимание, что это не влияет на порядок наблюдений в каждой группе. groupby сохраняет порядок строк в каждой группе. group_keys : boolean, по умолчанию True При вызове apply добавлять ключи групп в индекс для идентификации фрагментов squeeze : boolean, по умолчанию False Сжимать размерность возвращаемого типа, если это возможно, в противном случае возвращать согласованный тип

Возвращает:

Объект GroupBy

Примеры

Результаты DataFrame

>>> data.groupby(func, axis=0).mean()
>>> data.groupby(['col1', 'col2'])['col3'].mean()

DataFrame с иерархическим индексом

>>> data.groupby(['col1', 'col2']).mean()