一、SAC過程
SAC指的是分組操作中的split-apply-combine過程
在該過程中，我們實際往往會遇到四類問題：
整合（Aggregation）——即分組計算統計量（如求均值、求每組元素個數）
變換（Transformation）——即分組對每個單元的數據進行操作（如元素標準化）
過濾（Filtration）——即按照某些規則篩選出一些組（如選出組內某一指標小於50的組）
綜合問題——即前面提及的三種問題的混合
二、groupby函數
1. groupby分組函數的基本內容
單/多列分組
經過groupby後會生成一個groupby對象，該對象本身不會返回任何東西，只有當相應的方法被調用纔會起作用。
grouped_single = df.groupby('School')
print(grouped_single)
print(grouped_single.get_group('S_1').head())
打印了School爲S_1的
School Class Gender Address Height Weight Math Physics
ID
1101 S_1 C_1 M street_1 173 63 34.0 A+
1102 S_1 C_1 F street_2 192 73 32.5 B+
1103 S_1 C_1 M street_2 186 82 87.2 B+
1104 S_1 C_1 F street_2 167 81 80.4 B-
1105 S_1 C_1 F street_4 159 64 84.8 B+
grouped_mul = df.groupby(['School','Class'])
grouped_mul.get_group(('S_2','C_4'))
根據多列分組
School Class Gender Address Height Weight Math Physics
ID
2401 S_2 C_4 F street_2 192 62 45.3 A
2402 S_2 C_4 M street_7 166 82 48.7 B
2403 S_2 C_4 F street_6 158 60 59.7 B+
2404 S_2 C_4 F street_2 160 84 67.7 B
2405 S_2 C_4 F street_6 193 54 47.6 B
組容量與組數
print('組容量與組數')
print(grouped_single.size())
print(grouped_mul.size())
print(grouped_single.ngroups)
print(grouped_mul.ngroups)
組容量與組數
School
S_1 15
S_2 20
dtype: int64
School Class
S_1 C_1 5
C_2 5
C_3 5
S_2 C_1 5
C_2 5
C_3 5
C_4 5
dtype: int64
2
7
組的遍歷：
for name,group in grouped_single:
print(name)
print(group)
S_1
School Class Gender Address Height Weight Math Physics
ID
1101 S_1 C_1 M street_1 173 63 34.0 A+
1102 S_1 C_1 F street_2 192 73 32.5 B+
1103 S_1 C_1 M street_2 186 82 87.2 B+
1104 S_1 C_1 F street_2 167 81 80.4 B-
1105 S_1 C_1 F street_4 159 64 84.8 B+
1201 S_1 C_2 M street_5 188 68 97.0 A-
1202 S_1 C_2 F street_4 176 94 63.5 B-
1203 S_1 C_2 M street_6 160 53 58.8 A+
1204 S_1 C_2 F street_5 162 63 33.8 B
1205 S_1 C_2 F street_6 167 63 68.4 B-
1301 S_1 C_3 M street_4 161 68 31.5 B+
1302 S_1 C_3 F street_1 175 57 87.7 A-
1303 S_1 C_3 M street_7 188 82 49.7 B
1304 S_1 C_3 M street_2 195 70 85.2 A
1305 S_1 C_3 F street_5 187 69 61.7 B-
S_2
School Class Gender Address Height Weight Math Physics
ID
2101 S_2 C_1 M street_7 174 84 83.3 C
2102 S_2 C_1 F street_6 161 61 50.6 B+
2103 S_2 C_1 M street_4 157 61 52.5 B-
2104 S_2 C_1 F street_5 159 97 72.2 B+
2105 S_2 C_1 M street_4 170 81 34.2 A
2201 S_2 C_2 M street_5 193 100 39.1 B
2202 S_2 C_2 F street_7 194 77 68.5 B+
2203 S_2 C_2 M street_4 155 91 73.8 A+
2204 S_2 C_2 M street_1 175 74 47.2 B-
2205 S_2 C_2 F street_7 183 76 85.4 B
2301 S_2 C_3 F street_4 157 78 72.3 B+
2302 S_2 C_3 M street_5 171 88 32.7 A
2303 S_2 C_3 F street_7 190 99 65.9 C
2304 S_2 C_3 F street_6 164 81 95.5 A-
2305 S_2 C_3 M street_4 187 73 48.9 B
2401 S_2 C_4 F street_2 192 62 45.3 A
2402 S_2 C_4 M street_7 166 82 48.7 B
2403 S_2 C_4 F street_6 158 60 59.7 B+
2404 S_2 C_4 F street_2 160 84 67.7 B
2405 S_2 C_4 F street_6 193 54 47.6 B
level參數（用於多級索引）和axis參數
參數level，指明聚合的層級
print(df.set_index(['Gender','School']).groupby(level=1,axis=0).get_group('S_1').head()
level就是school，也可以直接用’school’——df.set_index(['Gender','School']).groupby(level='School',axis=0).get_group('S_1').head())
Class Address Height Weight Math Physics
Gender School
M S_1 C_1 street_1 173 63 34.0 A+
F S_1 C_1 street_2 192 73 32.5 B+
M S_1 C_1 street_2 186 82 87.2 B+
F S_1 C_1 street_2 167 81 80.4 B-
S_1 C_1 street_4 159 64 84.8 B+