本記事はQrunchからの転載です。

Pandasのgroupbyについては雰囲気でやっていたところがありますので、ちょっと真面目に使い方を調べてみました。使っているPandasのバージョンは1.0.1です。

以下では次のようなDataFrameを使用します。

df = pd.DataFrame({"名字": ["田中", "山田", "上田", "田中", "田中"], 
                            "年齢": [10, 20, 30, 40, 50], 
                            "出身": ["北海道", "東京", None, "沖縄", "北海道"]})

Pandasのgroupby#

PandasのgroupbyはSQLにおけるgroupbyと似たような働きになります。つまるところ、主に集計に使われます。

例えば名字という列をキーとしてgroupbyするときには次のようにします。

df.groupby("名字")

ただしこれだけでは全く意味がありません。 以下ではgroupbyをしたあとにどう利用することができるかを示します。

グループ毎にDataFrameを取り出す#

forを使う#

forを使ってグループ毎にDataFrameとしてデータを取り出せます。

for name, grouped_df in df.groupby("名字"):
    print(f"名字：{name}")
    print(grouped_df)

名字：上田

名字：山田

名字：田中

get_groupを使う#

get_groupを使えば1つのグループを指定することもできます。

df.groupby("名字").get_group("田中")

groupbyを用いた集計#

describe#

グループごとに統計量を色々計算できます。

df.groupby("名字")["年齢"].describe()

グループの個数のカウント#

グループごとに行数が数えられます。

df.groupby("名字").size()

次のcountも似たような感じで行数を数えます。ただし、欠損値はカウントされませんので、次のcountの結果とsizeの結果は異なります。

df.groupby("名字")["出身"].count()

演算#

和#

グループごとに和を計算します。

df.groupby("名字")["年齢"].sum()

平均#

グループごとに平均を計算します。

df.groupby("名字")["年齢"].mean()

特定のデータ取得#

グループの先頭を取得します。

df.groupby("名字")["年齢"].first()

次のnthでもグループの先頭を取得できます。

df.groupby("名字")["年齢"].nth(0)

nthの引数を1にするとグループの2番目のデータが取得できます。 dfでは名字が"田中"のケースのみが複数行存在しますので、“田中"の2番目だけが取得されます。

df.groupby("名字")["年齢"].nth(1)

関数を渡して計算#

次のように任意の関数をaggregateに渡すことで、好きなように集計できます。

df.groupby("名字")["年齢"].aggregate(np.sum)

aggregateに渡す関数はもちろんlambda式でもOKです。

df.groupby("名字")["年齢"].aggregate(lambda vals: sum(vals))

ちなみにこんな感じで複数個の関数を渡すこともできます。

df.groupby("名字")["年齢"].aggregate([np.mean, np.sum, lambda vals: sum(vals)])

集計結果に名前をつけることもできます。以下ではmax_ageという名前の集計結果が得られます。

df.groupby("名字")["年齢"].aggregate(max_age=pd.NamedAgg(column="年齢", aggfunc=np.max))

transformでグループの集計結果と各行の値から計算#

transformを使えばグループの集計結果と行の値を組み合わせた値を計算できます。

例1#

以下のようにして、行の値とグループの平均との差を計算できます。lambda式のxがグループの各行であり、x.mean()でグループの平均を計算しています。

df.groupby("名字")["年齢"].transform(lambda x: (x - x.mean())

例2#

グループの平均よりも大きいかどうかをあらわすbooleanが得られます。

df.groupby("名字")["年齢"].transform(lambda x: (x > x.mean())

ブロードキャストの例#

transformに渡す関数がスカラ値を返せば、同じグループのなかで同じ値をもつことになります。

df.groupby("名字")["年齢"].transform(lambda x: x.mean())

前後の値を使う計算#

rolling#

移動平均の計算などで使うrollingはグループ単位でおこなえます。

df.groupby("名字")["年齢"].rolling(window=2).mean()

cumsum#

累積和もグループ単位でおこなえます。

df.groupby("名字")["年齢"].cumsum()

累積和は以下のようにしても計算できます。

df.groupby("名字").expanding().sum()

applyでグループ毎に好き勝手に処理する#

applyを使えば、グループ単位のDataFrameを好きに処理したあとにconcatできます。 以下の例を参照ください。

def f(df):
    return pd.DataFrame({"name": df["名字"], "age": df["年齢"] - df["年齢"].mean()})

df.groupby("名字").apply(lambda x: f(x))

グループをfilteringする#

filterを使えば、条件を満たすグループのみを残すような処理が可能です。

例1#

グループ内の個数が1より大きいグループだけを残す。

df.groupby("名字")["年齢"].filter(lambda x: len(x) > 1)

例2#

グループの値の最大値が40未満であるグループだけを残す。

df.groupby("名字")["年齢"].filter(lambda x: x.max() < 40)

例3#

グループに北海道出身の人が含まれるグループだけを残す。

df.groupby("名字").filter(lambda x: "北海道" in x["出身"].tolist()