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 по мапперу (словарь или функция, применяющая функцию к группе, возвращающая результат в виде серии) или по серии столбцов.

Параметры:

by : отображение, функция, строка или итерируемый объект Используется для определения групп для группировки. Если by — функция, она вызывается для каждого значения индекса объекта. Если передан словарь или Series, значения Series или словаря будут использованы для определения групп (Series сначала выравниваются; см. метод .align()). Если передан массив NumPy, значения используются напрямую 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 многоуровневым индексом (иерархическим), группировка 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 соответствует «стилю SQL» группированного вывода sort : boolean, по умолчанию True Сортировка ключей группы. Достигается лучшая производительность при отключении. 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 добавляет ключи групп в индекс для идентификации частей squeeze : boolean, по умолчанию False снижает размерность возвращаемого типа, если это возможно, в противном случае возвращает 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()