Comment utiliser Groupby et Aggregate avec pandas en python ?

30 août 2021    /    Viewed: 142    /    Comments: 0    /    Edit


Introduction aux opérations Groupby et Aggregate pour l'analyse exploratoire des données avec pandas.

Note: vous pouvez aussi télécharger mon jupyter notebook
que j'ai créé pour tester Groupby et Aggregate avec pandas en python.

Introduction

Importer pandas

import pandas as pd

GroupBy

Comment créer une dataframe avec pandas

Créons d'abord une dataframe pour l'exemple:

data = {'Age':[21,26,82,15,28],
                'weight':[120,148,139,156,129],
             'Gender':['male','male','female','male','female'],
             'Country':['France','USA','USA','Germany','USA']}

df = pd.DataFrame(data=data)

donne

     Age  weight  Gender  Country
0   21     120    male   France
1   26     148    male      USA
2   82     139  female      USA
3   15     156    male  Germany
4   28     129  female      USA
Comment utiliser group by

Pour regrouper par "Sexe" par exemple, une solution est d'utiliser pandas.DataFrame.groupby

df.groupby(by="Gender").mean()

donne ici

                            Age      weight
Gender                       
female  55.000000  134.000000
male    20.666667  141.333333
Comment utiliser group by avec 2 colonnes

Pour regrouper par genre et pays :

df.groupby(["Gender",'Country']).mean()

donne

                Age  weight
Gender Country             
female USA       55     134
male   France    21     120
       Germany   15     156
       USA       26     148

Notez que l'inversion de l'ordre des colonnes n'a aucun impact ici :

df.groupby(["Country",'Gender']).mean()

print(df.groupby(["Country",'Gender']).mean())

donne

                Age  weight
Country Gender             
France  male     21     120
Germany male     15     156
USA     female   55     134
        male     26     148
How to only apply group for a specific column

Comment regrouper UNIQUEMENT par sexe et pays pour une colonne spécifique "Âge" par exemple (la sélection des colonnes à appliquer au regroupement devrait être plus rapide si la base de données a beaucoup de colonnes)

df.groupby(["Gender",'Country']).Age.mean()

donne

Gender  Country
female  USA        55
male    France     21
        Germany    15
        USA        26
Name: Age, dtype: int64

Idem que

df.groupby(["Gender",'Country'])['Age'].mean()

donne aussi

Gender  Country
female  USA        55
male    France     21
        Germany    15
        USA        26
Name: Age, dtype: int64
Comment trier les valeurs d'une colonne donnée après avoir appliqué le group by :
df.groupby(["Country",'Gender']).mean().sort_values(by='Age')

print(df.groupby(["Country",'Gender']).mean().sort_values(by='Age'))

donne

                Age  weight
Country Gender             
Germany male     15     156
France  male     21     120
USA     male     26     148
        female   55     134
Comment utiliser describe() avec group by
df.groupby(by="Gender").describe()

donne

                Age                                                                                        weight  
             count       mean        std   min   25%   50%   75%   max  count    mean        std    min    25%    50%    75%    max  
Gender                                                                    
female   2.0  55.000000  38.183766  28.0  41.5  55.0  68.5  82.0    2.0   134.000000   7.071068  129.0  131.5  134.0  136.5  139.0  
male     3.0  20.666667   5.507571  15.0  18.0  21.0  23.5  26.0    3.0   141.333333  18.903263  120.0  134.0  148.0  152.0  156.0

Comment combiner groupby et aggregate

df.groupby(by="Gender").agg('mean')

print(df.groupby(by="Gender").agg('mean'))

              Age      weight
Gender                       
female  55.000000  134.000000
male    20.666667  141.333333

Avantage : possibilité de définir plusieurs types d'agrégation (moyenne, comptage, etc.)

df.groupby(by="Gender").agg(['mean','count','sum','min','max'])

print(df.groupby(by="Gender").agg(['mean','count','sum','min','max']))

              Age                         weight                     
             mean count  sum min max        mean count  sum  min  max
Gender                                                               
female  55.000000     2  110  28  82  134.000000     2  268  129  139
male    20.666667     3   62  15  26  141.333333     3  424  120  156

Test sur la base de données Titanic

Testons maintenant ce que nous avons appris précédemment sur le jeu de données Titanic :

df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/benjamin-hg-marchant/teaching/main/datasets/titanic.csv')

df.head()

donne

     PassengerId  Survived  Pclass  \
0            1         0       3   
1            2         1       1   
2            3         1       3   
3            4         1       1   
4            5         0       3

                                                                                                Name     Sex   Age  SibSp  \
0                            Braund, Mr. Owen Harris    male  22.0      1   
1  Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...  female  38.0      1   
2                             Heikkinen, Miss. Laina  female  26.0      0   
3       Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)  female  35.0      1   
4                           Allen, Mr. William Henry    male  35.0      0

     Parch            Ticket     Fare Cabin Embarked  
0      0         A/5 21171   7.2500   NaN        S  
1      0          PC 17599  71.2833   C85        C  
2      0  STON/O2. 3101282   7.9250   NaN        S  
3      0            113803  53.1000  C123        S  
4      0            373450   8.0500   NaN        S
E.D.A

Obtenez les noms de colonnes :

df.columns

donne

Index(['PassengerId', 'Survived', 'Pclass', 'Name', 'Sex', 'Age', 'SibSp',
             'Parch', 'Ticket', 'Fare', 'Cabin', 'Embarked'],
            dtype='object')

Répartition par âge

df['Age'].plot(kind="hist")

How to use Groupby and Aggregate with pandas in python ?

df['Age'].mean()

donne

29.69911764705882

Obtenir value_counts()

df['Sex'].value_counts(dropna=False)

donne ici

male      577
female    314
Name: Sex, dtype: int64

Obtenez l'âge moyen pour les hommes

df['Age'][ df['Sex'] == "male" ].mean()

df['Age'][ df['Sex'] == "male" ].hist()

donne

30.72664459161148

er

How to use Groupby and Aggregate with pandas in python ?

Obtenez l'âge moyen pour les femmes

df['Age'][ df['Sex'] == "female" ].mean()

df['Age'][ df['Sex'] == "female" ].hist()

donne

27.915708812260537

et

How to use Groupby and Aggregate with pandas in python ?

Group by sur les colonnes 'Survived' et 'Sex' puis obtenir la moyenne sur 'Age' et 'Fare':
df.groupby(['Survived','Sex'])[['Age','Fare']].mean()

donne

                                                 Age       Fare
    Survived Sex                         
    0        female  25.046875  23.024385
                     male    31.618056  21.960993
    1        female  28.847716  51.938573
                     male    27.276022  40.821484
Group by sur les colonnes 'Survived' et 'Sex' puis obtenir l'Age moyen:
df.groupby(['Survived','Sex']).Age.mean()

donne

Survived  Sex   
0         female    25.046875
          male      31.618056
1         female    28.847716
          male      27.276022
Name: Age, dtype: float64
Calculer la probabilité de survivre par class (approche rapide):
df[['Pclass','Survived']].groupby(['Pclass']).mean()

donne

        Survived
Pclass          
1       0.629630
2       0.472826
3       0.242363
Calculer la probabilité de survivre par class (approche lente):
df.groupby(['Pclass'])[['Survived']].mean()

donne

        Survived
Pclass          
1       0.629630
2       0.472826
3       0.242363
Group by sur les colonnes 'Survived' et 'Sex' puis appliquerdescribe() sur age
df.groupby(['Survived','Sex']).Age.describe()

donne

                 count       mean        std   min    25%   50%    75%   max
Survived Sex                                                                
0        female   64.0  25.046875  13.618591  2.00  16.75  24.5  33.25  57.0
         male    360.0  31.618056  14.056019  1.00  21.75  29.0  39.25  74.0
1        female  197.0  28.847716  14.175073  0.75  19.00  28.0  38.00  63.0
         male     93.0  27.276022  16.504803  0.42  18.00  28.0  36.00  80.0
Group by sur les colonnes 'Survived' et 'Sex' puis appliquer aggregate (mean, max, min) sur age et fate
df.groupby(['Survived','Sex'])[['Age','Fare']].agg(['mean','max','min'])

donne

                       Age                   Fare                 
                      mean   max   min       mean       max    min
Survived Sex                                                      
0        female  25.046875  57.0  2.00  23.024385  151.5500  6.750
         male    31.618056  74.0  1.00  21.960993  263.0000  0.000
1        female  28.847716  63.0  0.75  51.938573  512.3292  7.225
         male    27.276022  80.0  0.42  40.821484  512.3292  0.000
Group by sur la colonne Survived et obtenir l "age" moyen
df.groupby(['Survived']).Age.mean()

donne

Survived
0    30.626179
1    28.343690
Group by sur la colonne Survived et obtenir le "fare" moyen
df.groupby(['Survived']).Fare.mean()

donne

Survived
0    22.117887
1    48.395408
Name: Fare, dtype: float64

Références


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Daidalos

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