使用 Pandas DataFrame 计算多列组合的统计数据

本文将介绍如何使用 Pandas 库对 DataFrame 中多个列的组合进行分组，并计算每个组合的统计数据，包括中位数、平均值、计数、90% 分位数和 10% 分位数。通过 groupby() 和 agg() 函数的结合使用，可以高效地实现这一目标，并展示了如何遍历所有可能的组合以生成独立的统计 DataFrame。

问题描述

假设我们有一个 DataFrame，包含多个变量（例如 Var1、Var2、Var3）和一个数值列 Value。我们的目标是针对 Var1、Var2 和 Var3 的所有可能组合，计算 Value 列的统计信息，并将结果以 DataFrame 的形式呈现。

解决方案

以下代码演示了如何使用 Pandas 实现这一目标：

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import pandas as pd

# 示例 DataFrame (您可以替换为您自己的数据)
data = {'Var1': [True, False, True, False, True, False, True, False, True],
        'Var2': [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3],
        'Var3': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
        'Value': [12, 93, 28, 23, 94, 12, 85, 23, 2]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 groupby() 和 agg() 函数计算统计数据
df = df.groupby(["Var1", "Var2", "Var3"]).agg(
    Med=("Value", "median"),
    Mean=("Value", "mean"),
    Count=("Value", "count"),
    q90=("Value", lambda x: x.quantile(q=0.9)),
    q10=("Value", lambda x: x.quantile(q=0.1)),
)

# 确保所有可能的组合都存在
df = df.reindex(
    pd.MultiIndex.from_product(
        [[True, False], [1, 2, 3], ["A", "B", "C"]], names=["Var1", "Var2", "Var3"]
    )
)

# 打印每个组合的 DataFrame
for _, g in df.groupby(level=[0, 1, 2]):
    print(g)
    print("-" * 80)

代码解释：

1. 导入 Pandas: 导入 Pandas 库，用于数据处理。
2. 创建示例 DataFrame: 创建一个包含示例数据的 DataFrame。你需要将这个 DataFrame 替换为你自己的数据。
3. groupby() 和 agg(): 使用 groupby() 函数按照 Var1、Var2 和 Var3 列进行分组。然后，使用 agg() 函数对每个组应用聚合函数：
   • Med=("Value", "median"): 计算 Value 列的中位数，并将结果命名为 Med。
   • Mean=("Value", "mean"): 计算 Value 列的平均值，并将结果命名为 Mean。
   • Count=("Value", "count"): 计算每个组中 Value 列的计数，并将结果命名为 Count。
   • q90=("Value", lambda x: x.quantile(q=0.9)): 计算 Value 列的 90% 分位数，并将结果命名为 q90。 这里使用了 lambda 函数来调用 quantile() 方法。
   • q10=("Value", lambda x: x.quantile(q=0.1)): 计算 Value 列的 10% 分位数，并将结果命名为 q10。 同样使用了 lambda 函数。
4. reindex(): 这一步非常重要，它确保了即使某些组合在原始数据中不存在，结果 DataFrame 中也会包含这些组合，并且对应的值为 NaN。 pd.MultiIndex.from_product() 创建一个包含所有可能的组合的多级索引。
5. 遍历和打印: 使用 groupby(level=[0, 1, 2]) 再次对 DataFrame 进行分组，这次是为了按照多级索引的级别（Var1、Var2、Var3）进行分组。然后，遍历每个组，并打印出对应的 DataFrame。

注意事项

• 确保你的 Pandas 版本是最新的，以获得最佳性能和功能。
• 如果你的 DataFrame 非常大，可以考虑使用 dask 库进行并行计算，以提高效率。
• 可以根据需要修改 agg() 函数中的聚合函数，以计算其他统计信息。
• 如果某些组合在原始数据中不存在，则计算出的统计数据将为 NaN。reindex() 方法可以确保所有组合都被包含，即使它们在原始数据中不存在。

总结

通过结合使用 Pandas 的 groupby() 和 agg() 函数，可以轻松地计算 DataFrame 中多个列组合的统计数据。 reindex() 函数可以确保所有可能的组合都包含在结果中，即使某些组合在原始数据中不存在。 这种方法非常灵活，可以根据需要进行定制，以满足不同的数据分析需求。

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