小白学 Python 数据分析（11）：Pandas （十）数据分组
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前文传送门：
小白学 Python 数据分析（1）：数据分析基础
小白学 Python 数据分析（2）：Pandas （一）概述
小白学 Python 数据分析（3）：Pandas （二）数据结构 Series
小白学 Python 数据分析（4）：Pandas （三）数据结构 DataFrame
小白学 Python 数据分析（5）：Pandas （四）基础操作（1）查看数据
小白学 Python 数据分析（6）：Pandas （五）基础操作（2）数据选择
小白学 Python 数据分析（7）：Pandas （六）数据导入
小白学 Python 数据分析（8）：Pandas （七）数据预处理
小白学 Python 数据分析（9）：Pandas （八）数据预处理（2）
小白学 Python 数据分析（10）：Pandas （九）数据运算
引言
各位同学好呀，我又出来了，本篇文章我们介绍下 Pandas 的数据分组。
本文用的数据集再次做更换，有同学在后台问小编为什么最近每篇文章都在换数据集。
emmmmmmmm，在小白刚入门的时候，很多同学找不到数据集练手，小编尽量多使用一些数据集，传到代码仓库后，大家 Down 下来直接就能使用，给大家多提供几个案例做选择。
AkShare
本次的数据集选择由 AkShare 提供的本次疫情的历史数据。
摘取一段 AkShare 官网的介绍，各位同学大致了解下 AkShare ：
Github 地址： https://github.com/jindaxiang/akshare
中文文档地址： https://akshare.readthedocs.io/zh_CN/latest/
AkShare 的简介：
AkShare 是基于 Python 的开源金融数据接口库, 目的是实现对股票, 期货, 期权, 基金, 外汇, 债券, 指数, 数字货币等金融产品的基本面数据、实时和历史行情数据、衍生数据从数据采集, 数据清洗, 到数据落地的一套开源工具, 满足金融数据科学家, 数据科学爱好者在金融数据获取方面的需求.
AkShare 的特点是获取的是相对权威的金融数据网站公布的原始数据, 广大数据科学家可以利用原始数据进行各数据源之间的交叉验证, 进而再加工, 从而得出科学的结论.
好像和疫情没什么关系么，其实 AkShare 也是在最近的更新中添加了有关本次疫情的数据集。
首先第一件事儿就是先把我们今天要使用到的数据集搞下来，首先是 AkShare 的安装，参考文档示例进行安装（ https://akshare.readthedocs.io/zh_CN/latest/akshare/ak-installation.html ）：
通用安装：
pip install akshare --upgrade国内安装-Python：
pip install akshare -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host=mirrors.aliyun.com --upgrade国内安装-Anaconda：
pip install akshare -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host=mirrors.aliyun.com --user --upgrade除了一些 Python 的库需要进行安装，还有一些其他环境需要安装，小编这里就不一一列出了，请各位同学参考文档进行安装。
安装好以后，将本次疫情的历史数据进行导出成 Excel ，然后开始我们今天的正题，这段导出代码其实非常简单，加上导包总共三行，如下：
import akshare as ak
epidemic_dxy_df = ak.epidemic_dxy(indicator="global")
epidemic_dxy_df.to_excel('epidemic_dxy.xlsx')这里获取的其实是本次疫情截止小编写这篇文章时的一个最新数据。
说明： epidemic_dxy_df 是一个 DataFrame ，这里直接通过 DataFrame 的 to_excel 进行 Excel 导出。
如果不想使用 Excel 的同学，也可以直接操作 epidemic_dxy_df 这个 DataFrame ，只是每次运行的时候它都要从远端拉取数据，速度上挺慢的，从本地的 Excel 中读取数据还是会快很多。
导出的 Excel 小编就简单截个图，如图：
可以看到，总共有 66 行的数据，数据量不大，我们进行操作后，可以人工核实操作数据是否正确。
数据分组
如果有对 SQL 使用经验的同学来讲，分组这个词并不陌生，在 SQL 中的关键字是 group by ，而在 Pandas 中的方法名也十分相似，是 groupby() 。
当然，如果对 SQL 不熟悉的同学也可以参考下 Excel 的分组，都是一样的。
我们先按照七大洲对这个数据做一次分组，看下是什么结果：
import pandas as pd
# 数据导入
epidemic_dxy = pd.read_excel("epidemic_dxy.xlsx")
print(epidemic_dxy.groupby(['continents']))
# 输出内容
<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x0000019AB24BAB48>可以看到，这里输出的了一个 DataFrameGroupBy 的内存对象，实际上这个对象中包含了分组后的一些相关信息，并没有直接显示出来，我们直接调用一个汇总的方法看一下：
print(epidemic_dxy.groupby(['continents']).count())
# 输出内容
id createTime modifyTime ... operator locationId countryShortCode
continents ...
亚洲 26 26 26 ... 26 26 26
其他 1 1 1 ... 1 1 1
北美洲 4 4 4 ... 4 4 4
南美洲 2 2 2 ... 2 2 2
大洋洲 2 2 2 ... 2 2 2
欧洲 27 27 27 ... 27 27 27
非洲 3 3 3 ... 3 3 3count() 的含义是取计数，就是当前的数据有多少条，可以看到，亚洲有 26 条数据。
如果我想知道当前七大洲的汇总数据呢？可以用到 sum() 这个方法：
import pandas as pd
# 数据导入
epidemic_dxy = pd.read_excel("epidemic_dxy.xlsx")
pd.set_option('display.max_columns', None)
print(epidemic_dxy.groupby(['continents']).sum())
# 输出内容
id createTime modifyTime tags countryType \
continents
亚洲 18446021 41161613744000 41161613744000 0.0 52
其他 709404 1583138990000 1583138990000 0.0 2
北美洲 2838116 6332555961000 6332555961000 0.0 8
南美洲 1419041 3166277981000 3166277981000 0.0 4
大洋洲 1418867 3166277980000 3166277980000 0.0 4
欧洲 19156076 42744752735000 42744752735000 0.0 54
非洲 2128329 4749416970000 4749416970000 0.0 6
provinceId provinceShortName cityName currentConfirmedCount \
continents
亚洲 231 0.0 0.0 5458
其他 10 0.0 0.0 699
北美洲 38 0.0 0.0 99
南美洲 20 0.0 0.0 8
大洋洲 20 0.0 0.0 14
欧洲 265 0.0 0.0 2040
非洲 30 0.0 0.0 3
confirmedCount suspectedCount curedCount deadCount comment \
continents
亚洲 5940 0 399 83 0.0
其他 705 0 0 6 0.0
北美洲 107 0 7 1 0.0
南美洲 8 0 0 0 0.0
大洋洲 30 0 15 1 0.0
欧洲 2199 0 123 36 0.0
非洲 4 0 1 0 0.0
sort locationId
continents
亚洲 0 24793190
其他 0 0
北美洲 0 3887012
南美洲 0 1946009
大洋洲 0 1980008
欧洲 0 25035128
非洲 0 2944016 因为原始数据有点多，小编这里将所有的列全展示出来，可以看到亚洲目前的确诊数量是 5940 ，当然，这里不包含中国的数据。
这里的列太多了，很多列并不是我们关心的，如果我们只关心几个核心的数据怎么展示呢？
我们可以先分组，分组后取出我们需要的列，然后再对列做运算，如下：
import pandas as pd
# 数据导入
epidemic_dxy = pd.read_excel("epidemic_dxy.xlsx")
print(epidemic_dxy.groupby(['continents'])['confirmedCount', 'suspectedCount', 'curedCount', 'deadCount'].sum())
# 输出内容
confirmedCount suspectedCount curedCount deadCount
continents
亚洲 5940 0 399 83
其他 705 0 0 6
北美洲 107 0 7 1
南美洲 8 0 0 0
大洋洲 30 0 15 1
欧洲 2199 0 123 36
非洲 4 0 1 0在进行数据分组的时候，我们除了可以使用列名进行分组，还可以使用 Series 进行分组，它与使用列名进行分组在使用上没有任何不同：
import pandas as pd
# 数据导入
epidemic_dxy = pd.read_excel("epidemic_dxy.xlsx")
print(epidemic_dxy.groupby(epidemic_dxy['continents'])['confirmedCount', 'suspectedCount', 'curedCount', 'deadCount'].sum())
# 输出内容
confirmedCount suspectedCount curedCount deadCount
continents
亚洲 5940 0 399 83
其他 705 0 0 6
北美洲 107 0 7 1
南美洲 8 0 0 0
大洋洲 30 0 15 1
欧洲 2199 0 123 36
非洲 4 0 1 0这里的 epidemic_dxy['continents'] 本身就是一个 Series ，可以看到和上面使用列名进行分组无任何不同。
在分组的时候，除了可以使用一个列或者 Series ，还可以使用多个，只需要在 groupby() 的参数中进行添加即可，如下：
import pandas as pd
# 数据导入
epidemic_dxy = pd.read_excel("epidemic_dxy.xlsx")
print(epidemic_dxy.groupby([epidemic_dxy['continents'], epidemic_dxy['provinceName']])['confirmedCount', 'suspectedCount', 'curedCount', 'deadCount'].sum())
# 输出内容
confirmedCount suspectedCount curedCount deadCount
continents provinceName
亚洲 亚美尼亚 1 0 0 0
以色列 10 0 1 0
伊拉克 19 0 0 0
伊朗 978 0 175 54
卡塔尔 1 0 0 0
... ... ... ... ...
欧洲 荷兰 10 0 0 0
西班牙 84 0 2 0
非洲 埃及 2 0 1 0
尼日利亚 1 0 0 0
阿尔及利亚 1 0 0 0
[65 rows x 4 columns]我们这里使用了七大洲和国家进行分组，可以看到整个求和的数据集已经按照七大洲和国家求和列出了。
你以为分组到这里就算完了？
nonono，下面还有个神奇的家伙 —— aggregate() 。
aggregate() 这个方法是做什么的呢？
如果我们想在一次分组中，进行两次汇总运算，那么，就要用到这个函数了，比如，我想在刚才的数据中先计数，在求和，那么可以这么写：
import pandas as pd
# 数据导入
epidemic_dxy = pd.read_excel("epidemic_dxy.xlsx")
print(epidemic_dxy.groupby(epidemic_dxy['continents'])['confirmedCount', 'suspectedCount', 'curedCount', 'deadCount'].aggregate(['count', 'sum']))
# 输出内容
count sum count ... sum count sum
continents ...
亚洲 26 5940 26 ... 399 26 83
其他 1 705 1 ... 0 1 6
北美洲 4 107 4 ... 7 4 1
南美洲 2 8 2 ... 0 2 0
大洋洲 2 30 2 ... 15 2 1
欧洲 27 2199 27 ... 123 27 36
非洲 3 4 3 ... 1 3 0
[7 rows x 8 columns]怎么样，是不是很神奇，左边是计数，右边是求和。
不过有一点要注意下，在我们对数据进行分组运算完成后，有时候会需要对数据进行进一步的处理，由于分组运算后的结果并不是标准的 DataFrame 形式，需要我们对它进行进一步的转化，这里用到的方法就是重置索引 reset_index() 。
import pandas as pd
# 数据导入
epidemic_dxy = pd.read_excel("epidemic_dxy.xlsx")
new_dataframe = epidemic_dxy.groupby(epidemic_dxy['continents'])['confirmedCount', 'suspectedCount', 'curedCount', 'deadCount'].sum().reset_index()
print(new_dataframe)
# 输出内容
continents confirmedCount suspectedCount curedCount deadCount
0 亚洲 5940 0 399 83
1 其他 705 0 0 6
2 北美洲 107 0 7 1
3 南美洲 8 0 0 0
4 大洋洲 30 0 15 1
5 欧洲 2199 0 123 36
6 非洲 4 0 1 0这样，我们就得到了一个新的 DataFrame ，可以在这个新的 DataFrame 进行新的骚操作了。
本篇的内容到这里才算结束，各位看更的同学，记得要手写代码哦~~~
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