pandas.Series.groupby

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

Группировка серии данных с использованием отображения (словаря или функции, применяющей функцию к группе, возвращающая результат как серию) или по серии столбцов.

Параметры:

by : отображение, функция, строка или итерируемый объект Используется для определения групп при группировке. 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 ndarray, значения используются непосредственно для определения групп. Может быть передана строка или список строк для группировки по столбцам в self axis : int, по умолчанию 0 level : int, имя уровня или последовательность таких, по умолчанию None Если ось является многоуровневым индексом (иерархическим), группировка выполняется по определённому уровню или уровням as_index : boolean, по умолчанию True Для агрегированного результата возвращается объект с метками групп в качестве индекса. Актуально только для входных данных DataFrame. as_index=False фактически обеспечивает группировку в стиле SQL. sort : boolean, по умолчанию True Сортировать ключи групп. Для лучшей производительности выключите эту опцию. Обратите внимание, что это не влияет на порядок наблюдений внутри каждой группы. groupby сохраняет порядок строк внутри каждой группы. group_keys : boolean, по умолчанию True При вызове apply добавлять ключи групп в индекс для идентификации частей squeeze : boolean, по умолчанию False Сжимать размерность возвращаемого типа при возможности, в противном случае возвращать согласованный тип

Возвращаемое значение:

Объект GroupBy

Примеры

Результаты для DataFrame

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

DataFrame с иерархическим индексом

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