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當(dāng)前位置:首頁(yè) 科技百科 groupby java

groupby java

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groupby java

groupby的作用是通過(guò)一定的規(guī)則將一個(gè)數(shù)據(jù)集劃分成若干個(gè)小的區(qū)域,然后針對(duì)若干個(gè)小區(qū)域進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,groupby核心用法是利用本身的某一列或多列內(nèi)容進(jìn)行分組聚合。
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導(dǎo)讀groupby的作用是通過(guò)一定的規(guī)則將一個(gè)數(shù)據(jù)集劃分成若干個(gè)小的區(qū)域,然后針對(duì)若干個(gè)小區(qū)域進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,groupby核心用法是利用本身的某一列或多列內(nèi)容進(jìn)行分組聚合。

groupby java是什么,讓我們一起了解一下?

groupby的作用是通過(guò)一定的規(guī)則將一個(gè)數(shù)據(jù)集劃分成若干個(gè)小的區(qū)域,然后針對(duì)若干個(gè)小區(qū)域進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,groupby核心用法是利用本身的某一列或多列內(nèi)容進(jìn)行分組聚合。

groupby的核心用法:

(1)根據(jù)DataFrame本身的某一列或多列內(nèi)容進(jìn)行分組聚合,(a)若按某一列聚合,則新DataFrame將根據(jù)某一列的內(nèi)容分為不同的維度進(jìn)行拆解,同時(shí)將同一維度的再進(jìn)行聚合,(b)若按某多列聚合,則新DataFrame將是多列之間維度的笛卡爾積,即:新DataFrame具有一個(gè)層次化索引(由唯一的鍵對(duì)組成),例如:“key1”列,有a和b兩個(gè)維度,而“key2”有one和two兩個(gè)維度,則按“key1”列和“key2”聚合之后,新DataFrame將有四個(gè)group;

注意:groupby默認(rèn)是在axis=0上進(jìn)行分組的,通過(guò)設(shè)置axis=1,也可以在其他任何軸上進(jìn)行分組。

(2)groupby,根據(jù)分組鍵的不同,有以下4種聚合方法:

1、分組鍵為Series。

(a)使用原df的子列作為Series。

df.groupby([ df[‘key1’], df[‘key2’] ]).mean()

(b)使用自定義的Series。

mapping={‘a(chǎn)’:‘red’,‘b’:‘red’,‘c’:‘blue’,‘d’:‘blue’,‘e’:‘red’,‘f’:‘orange’}

map_series=pd.Series(mapping)

people.groupby(map_series,axis=1).count()

2、分組鍵為列名。

df.groupby([ ‘key1’,‘key2’ ]).mean()

3、分組鍵為數(shù)組。

states=np.array([‘Ohio’, ‘California’, ‘California’, ‘Ohio’, ‘Ohio’])

years=np.array([2004,2005,2006,2005,2006]) #自定義數(shù)組

df[‘data1’].groupby( [ states,years ] ).mean()

4、分組鍵為字典。

mapping={‘a(chǎn)’:‘red’,‘b’:‘red’,‘c’:‘blue’,‘d’:‘blue’,‘e’:‘red’,‘f’:‘orange’} #自定義字典。

by_column=people.groupby(mapping,axis=1).sum() #指定axis=1,表示對(duì)列數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合分組。

5、分組鍵為函數(shù)。

例如:傳入len函數(shù)(可以求取一個(gè)字符串長(zhǎng)度數(shù)組),實(shí)現(xiàn)根據(jù)字符串的長(zhǎng)度進(jìn)行分組。

people.groupby(len).sum() #將字符串長(zhǎng)度相同的行進(jìn)行求和。

5、分組鍵為函數(shù)和數(shù)組、列表、字典、Series的組合。

引入列表list[ ] 將函數(shù)跟數(shù)組、列表、字典、Series混合使用作為分組鍵進(jìn)行聚合,因?yàn)槿魏螙|西最終都會(huì)被轉(zhuǎn)換為數(shù)組。

key_list=[‘one’,‘one’,‘one’,‘two’,‘two’] #自定義列表,默認(rèn)列表順序和df的列順序一致。

people.groupby([ len,key_list ]).min()

6、分組鍵為具有多重列索引df 的列索引層次。

hier_df.groupby(level=‘cty’,axis=1).count() #利用參數(shù)level,指明聚合的層級(jí)。

代碼示例說(shuō)明:

將多個(gè)字段拼接成一個(gè)新字段,在使用Java8的groupBy進(jìn)行分組。

Map>?detailmap?=?details.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(d?->?fetchGroupKey(d)?));
private?String?fetchGroupKey(EntryDeliveryDetailywk?detail){
????????return?detail.getSkuId().toString()?
????????+?detail.getItemsName()?
????????+?detail.getWarehouseId().toString()???
????????+?detail.getSupplierId().toString();
????}

?以上就是小編今天的分享了,希望可以幫助到大家。

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groupby的作用是通過(guò)一定的規(guī)則將一個(gè)數(shù)據(jù)集劃分成若干個(gè)小的區(qū)域,然后針對(duì)若干個(gè)小區(qū)域進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,groupby核心用法是利用本身的某一列或多列內(nèi)容進(jìn)行分組聚合。
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