python - 尝试用 python 进行分组和总结

Question

基本上，我希望垃圾箱位于其自身的一列中，请参阅代码和输出。 Python

    graph_data = housing_data.groupby(['Date','Bins']).Price.mean()

    graph_data

Date     Bins    
2016-01  (5, 10]              NaN
         (10, 15]    1.009000e+06
2016-03  (0, 5]      1.244532e+06
         (5, 10]     1.221559e+06
         (10, 15]    1.098541e+06
2016-04  (0, 5]      1.085015e+06
         (5, 10]     1.086503e+06
         (10, 15]    9.220241e+05
2016-05  (0, 5]      1.019418e+06
         (5, 10]     1.139064e+06
         (10, 15]    9.416809e+05

任何帮助将不胜感激。

Answer 1

我认为您要求将数据 reshape 为所谓的宽格式数据。您当前拥有的是长格式数据。要在 pandas 中在两者之间来回切换，请使用 melt 和 pivot (或 stack 和 unstack )。 ( Check out this post 或 my more general post 。)

我没有你的数据，但请尝试

(housing_data.groupby(['Date', 'Bins'])
             .agg({'Price': 'mean'})
             .reset_index()
             .pivot(index='Date', columns='Bins', 
                    values='Price'))

(不幸的是，reset_index 行强制 pandas 在执行 agg 命令之后再次将 Date 识别为列。)

如果你想重命名垃圾箱，你可以使用 rename在 groupby 调用之前，但如果您使用 pd.cut 创建自己的 bin，会更容易。以下是使用iris的示例:

import seaborn as sns
import pandas as pd

iris = sns.load_dataset('iris')
iris['bins'] = pd.cut(iris['sepal_length'], 
                      bins=3, 
                      labels=['lo', 'med', 'hi'])
(iris.groupby(['species', 'bins'])
     .agg({'sepal_length': 'mean'})
     .reset_index()
     .pivot(index='species', columns='bins', 
            values='sepal_length'))

bins        lo          med         hi
species         
setosa      4.959574    5.733333    NaN
versicolor  5.281818    6.055556    6.900000
virginica   4.900000    6.265625    7.294118