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 с использованием отображения (словарь или функция ключа, применение заданной функции к группе, возврат результата в виде серии) или по ряду 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 передается словарь или Series, значения Series или словаря будут использоваться для определения групп (значения Series сначала выравниваются; см. .align() метод). Если передается массив ndarray, значения используются непосредственно 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), группировать по определенному уровню или уровням as_index : boolean, по умолчанию True Для агрегированного вывода возвращать объект с метками групп в качестве индекса. Актуально только для входных данных DataFrame. as_index=False эффективно эквивалентно группированию в стиле SQL sort : boolean, по умолчанию True Сортировать ключи групп. Для повышения производительности отключить 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 снизить размерность типа результата, если это возможно, в противном случае возвращать согласованный тип

Возвращаемое значение:

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()