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GroupBy pandas DataFrame 및 가장 일반적인 값 선택

big-blog 2020. 11. 29. 11:58
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GroupBy pandas DataFrame 및 가장 일반적인 값 선택


세 개의 문자열 열이있는 데이터 프레임이 있습니다. 세 번째 열의 유일한 값이 처음 두 가지의 모든 조합에 유효하다는 것을 알고 있습니다. 데이터를 정리하기 위해 데이터 프레임별로 처음 두 열을 그룹화하고 각 조합에 대해 세 번째 열의 가장 일반적인 값을 선택해야합니다.

내 코드 :

import pandas as pd
from scipy import stats

source = pd.DataFrame({'Country' : ['USA', 'USA', 'Russia','USA'], 
                  'City' : ['New-York', 'New-York', 'Sankt-Petersburg', 'New-York'],
                  'Short name' : ['NY','New','Spb','NY']})

print source.groupby(['Country','City']).agg(lambda x: stats.mode(x['Short name'])[0])

코드의 마지막 줄이 작동하지 않고 "Key error 'Short name'"이라고 표시되며 City로만 그룹화하려고하면 AssertionError가 발생합니다. 어떻게 고칠 수 있습니까?


value_counts()카운트 시리즈를 가져오고 첫 번째 행을 가져 오는 데 사용할 수 있습니다 .

import pandas as pd

source = pd.DataFrame({'Country' : ['USA', 'USA', 'Russia','USA'], 
                  'City' : ['New-York', 'New-York', 'Sankt-Petersburg', 'New-York'],
                  'Short name' : ['NY','New','Spb','NY']})

source.groupby(['Country','City']).agg(lambda x:x.value_counts().index[0])

2019 답변을 pd.Series.mode사용할 수 있습니다.

사용 groupby, GroupBy.agg그리고 적용 pd.Series.mode각 그룹에 기능 :

source.groupby(['Country','City'])['Short name'].agg(pd.Series.mode)

Country  City            
Russia   Sankt-Petersburg    Spb
USA      New-York             NY
Name: Short name, dtype: object

이것이 DataFrame으로 필요한 경우

source.groupby(['Country','City'])['Short name'].agg(pd.Series.mode).to_frame()

                         Short name
Country City                       
Russia  Sankt-Petersburg        Spb
USA     New-York                 NY

유용한 것은에 대해 Series.mode항상하는 시리즈를 반환과 매우 호환 만드는 것입니다 aggapplyGROUPBY 출력을 재구성 특히,. 또한 더 빠릅니다.

# Accepted answer.
%timeit source.groupby(['Country','City']).agg(lambda x:x.value_counts().index[0])
# Proposed in this post.
%timeit source.groupby(['Country','City'])['Short name'].agg(pd.Series.mode)

5.56 ms ± 343 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
2.76 ms ± 387 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

Series.mode여러 모드 가있을 때도 잘 작동 합니다.

source2 = source.append(
    pd.Series({'Country': 'USA', 'City': 'New-York', 'Short name': 'New'}),
    ignore_index=True)

# Now `source2` has two modes for the 
# ("USA", "New-York") group, they are "NY" and "New".
source2

  Country              City Short name
0     USA          New-York         NY
1     USA          New-York        New
2  Russia  Sankt-Petersburg        Spb
3     USA          New-York         NY
4     USA          New-York        New

source2.groupby(['Country','City'])['Short name'].agg(pd.Series.mode)

Country  City            
Russia   Sankt-Petersburg          Spb
USA      New-York            [NY, New]
Name: Short name, dtype: object

또는 각 모드에 대해 별도의 행을 원할 경우 다음을 사용할 수 있습니다 GroupBy.apply.

source2.groupby(['Country','City'])['Short name'].apply(pd.Series.mode)

Country  City               
Russia   Sankt-Petersburg  0    Spb
USA      New-York          0     NY
                           1    New
Name: Short name, dtype: object

당신이 경우 상관 없어 그것이 그들 중 하나로서 반환되는 모드로, 당신은 람다 그 호출해야합니다 mode추출 첫 번째 결과를.

source2.groupby(['Country','City'])['Short name'].agg(
    lambda x: pd.Series.mode(x)[0])

Country  City            
Russia   Sankt-Petersburg    Spb
USA      New-York             NY
Name: Short name, dtype: object

statistics.mode파이썬 에서도 사용할 수 있지만 ...

source.groupby(['Country','City'])['Short name'].apply(statistics.mode)

Country  City            
Russia   Sankt-Petersburg    Spb
USA      New-York             NY
Name: Short name, dtype: object

... 여러 모드를 처리해야 할 때는 잘 작동하지 않습니다. a StatisticsError가 발생합니다. 이것은 문서에 언급되어 있습니다.

데이터가 비어 있거나 가장 일반적인 값이 정확히 하나가 없으면 StatisticsError가 발생합니다.

하지만 직접 볼 수 있습니다 ...

statistics.mode([1, 2])
# ---------------------------------------------------------------------------
# StatisticsError                           Traceback (most recent call last)
# ...
# StatisticsError: no unique mode; found 2 equally common values

의 경우 agglambba 함수는 속성 Series없는를 가져옵니다 'Short name'.

stats.mode 두 배열의 튜플을 반환하므로이 튜플에서 첫 번째 배열의 첫 번째 요소를 가져와야합니다.

이 두 가지 간단한 변경 사항 :

source.groupby(['Country','City']).agg(lambda x: stats.mode(x)[0][0])

보고

                         Short name
Country City                       
Russia  Sankt-Petersburg        Spb
USA     New-York                 NY

게임에 조금 늦었지만 HYRY의 솔루션에 성능 문제가 발생하여 다른 솔루션을 찾아야했습니다.

각 키-값의 빈도를 찾은 다음 각 키에 대해 가장 자주 나타나는 값만 유지하는 방식으로 작동합니다.

여러 모드를 지원하는 추가 솔루션도 있습니다.

내가 작업중인 데이터를 대표하는 규모 테스트에서 런타임이 37.4 초에서 0.5 초로 단축되었습니다!

다음은 솔루션에 대한 코드, 몇 가지 사용 예제 및 확장 테스트입니다.

import numpy as np
import pandas as pd
import random
import time

test_input = pd.DataFrame(columns=[ 'key',          'value'],
                          data=  [[ 1,              'A'    ],
                                  [ 1,              'B'    ],
                                  [ 1,              'B'    ],
                                  [ 1,              np.nan ],
                                  [ 2,              np.nan ],
                                  [ 3,              'C'    ],
                                  [ 3,              'C'    ],
                                  [ 3,              'D'    ],
                                  [ 3,              'D'    ]])

def mode(df, key_cols, value_col, count_col):
    '''                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                              
    Pandas does not provide a `mode` aggregation function                                                                                                                                                                                                                                                                                                            
    for its `GroupBy` objects. This function is meant to fill                                                                                                                                                                                                                                                                                                        
    that gap, though the semantics are not exactly the same.                                                                                                                                                                                                                                                                                                         

    The input is a DataFrame with the columns `key_cols`                                                                                                                                                                                                                                                                                                             
    that you would like to group on, and the column                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  
    `value_col` for which you would like to obtain the mode.                                                                                                                                                                                                                                                                                                         

    The output is a DataFrame with a record per group that has at least one mode                                                                                                                                                                                                                                                                                     
    (null values are not counted). The `key_cols` are included as columns, `value_col`                                                                                                                                                                                                                                                                               
    contains a mode (ties are broken arbitrarily and deterministically) for each                                                                                                                                                                                                                                                                                     
    group, and `count_col` indicates how many times each mode appeared in its group.                                                                                                                                                                                                                                                                                 
    '''
    return df.groupby(key_cols + [value_col]).size() \
             .to_frame(count_col).reset_index() \
             .sort_values(count_col, ascending=False) \
             .drop_duplicates(subset=key_cols)

def modes(df, key_cols, value_col, count_col):
    '''                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                              
    Pandas does not provide a `mode` aggregation function                                                                                                                                                                                                                                                                                                            
    for its `GroupBy` objects. This function is meant to fill                                                                                                                                                                                                                                                                                                        
    that gap, though the semantics are not exactly the same.                                                                                                                                                                                                                                                                                                         

    The input is a DataFrame with the columns `key_cols`                                                                                                                                                                                                                                                                                                             
    that you would like to group on, and the column                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  
    `value_col` for which you would like to obtain the modes.                                                                                                                                                                                                                                                                                                        

    The output is a DataFrame with a record per group that has at least                                                                                                                                                                                                                                                                                              
    one mode (null values are not counted). The `key_cols` are included as                                                                                                                                                                                                                                                                                           
    columns, `value_col` contains lists indicating the modes for each group,                                                                                                                                                                                                                                                                                         
    and `count_col` indicates how many times each mode appeared in its group.                                                                                                                                                                                                                                                                                        
    '''
    return df.groupby(key_cols + [value_col]).size() \
             .to_frame(count_col).reset_index() \
             .groupby(key_cols + [count_col])[value_col].unique() \
             .to_frame().reset_index() \
             .sort_values(count_col, ascending=False) \
             .drop_duplicates(subset=key_cols)

print test_input
print mode(test_input, ['key'], 'value', 'count')
print modes(test_input, ['key'], 'value', 'count')

scale_test_data = [[random.randint(1, 100000),
                    str(random.randint(123456789001, 123456789100))] for i in range(1000000)]
scale_test_input = pd.DataFrame(columns=['key', 'value'],
                                data=scale_test_data)

start = time.time()
mode(scale_test_input, ['key'], 'value', 'count')
print time.time() - start

start = time.time()
modes(scale_test_input, ['key'], 'value', 'count')
print time.time() - start

start = time.time()
scale_test_input.groupby(['key']).agg(lambda x: x.value_counts().index[0])
print time.time() - start

이 코드를 실행하면 다음과 같이 출력됩니다.

   key value
0    1     A
1    1     B
2    1     B
3    1   NaN
4    2   NaN
5    3     C
6    3     C
7    3     D
8    3     D
   key value  count
1    1     B      2
2    3     C      2
   key  count   value
1    1      2     [B]
2    3      2  [C, D]
0.489614009857
9.19386196136
37.4375009537

도움이 되었기를 바랍니다!


공식적으로 정답은 @eumiro 솔루션입니다. @HYRY 솔루션의 문제는 [1,2,3,4]와 같은 일련의 숫자가있을 때 솔루션이 잘못되었습니다. 즉, 모드 가 없다는 것 입니다. 예:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'client' : ['A', 'B', 'A', 'B', 'B', 'C', 'A', 'D', 'D', 'E', 'E', 'E','E','E','A'], 'total' : [1, 4, 3, 2, 4, 1, 2, 3, 5, 1, 2, 2, 2, 3, 4], 'bla':[10, 40, 30, 20, 40, 10, 20, 30, 50, 10, 20, 20, 20, 30, 40]})

@HYRY처럼 계산하면 다음을 얻을 수 있습니다.

df.groupby(['socio']).agg(lambda x: x.value_counts().index[0])

그리고 다음을 얻습니다.

여기에 이미지 설명 입력

고유 한 값으로 처리 할 수 ​​없기 때문에 분명히 잘못된 것입니다 ( 1 이고 4가 아닌 A참조 ).

따라서 다른 솔루션이 정확합니다.

import scipy.stats
df3.groupby(['client']).agg(lambda x: scipy.stats.mode(x)[0][0])

점점 :

여기에 이미지 설명 입력


A slightly clumsier but faster approach for larger datasets involves getting the counts for a column of interest, sorting the counts highest to lowest, and then de-duplicating on a subset to only retain the largest cases.

import pandas as pd

source = pd.DataFrame({'Country' : ['USA', 'USA', 'Russia','USA'], 
              'City' : ['New-York', 'New-York', 'Sankt-Petersburg', 'New-York'],
              'Short name' : ['NY','New','Spb','NY']})

grouped_df = source.groupby(['Country','City','Short name']
                   )[['Short name']].count().rename(columns={ 
                   'Short name':'count'}).reset_index()
grouped_df = grouped_df.sort_values('count',ascending=False)
grouped_df = grouped_df.drop_duplicates(subset=['Country','City']).drop('count', axis=1)
grouped_df

The problem here is the performance, if you have a lot of rows it will be a problem.

If it is your case, please try with this:

import pandas as pd

source = pd.DataFrame({'Country' : ['USA', 'USA', 'Russia','USA'], 
              'City' : ['New-York', 'New-York', 'Sankt-Petersburg', 'New-York'],
              'Short_name' : ['NY','New','Spb','NY']})

source.groupby(['Country','City']).agg(lambda x:x.value_counts().index[0])

source.groupby(['Country','City']).Short_name.value_counts().groupby['Country','City']).first()

If you want another approach for solving it that is does not depend on value_counts or scipy.stats you can use the Counter collection

from collections import Counter
get_most_common = lambda values: max(Counter(values).items(), key = lambda x: x[1])[0]

Which can be applied to the above example like this

src = pd.DataFrame({'Country' : ['USA', 'USA', 'Russia','USA'], 
              'City' : ['New-York', 'New-York', 'Sankt-Petersburg', 'New-York'],
              'Short_name' : ['NY','New','Spb','NY']})

src.groupby(['Country','City']).agg(get_most_common)

The two top answers here suggest:

df.groupby(cols).agg(lambda x:x.value_counts().index[0])

or, preferably

df.groupby(cols).agg(pd.Series.mode)

However both of these fail in simple edge cases, as demonstrated here:

df = pd.DataFrame({
    'client_id':['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
    'date':['2019-01-01', '2019-01-01', '2019-01-01', '2019-01-01', '2019-01-01', '2019-01-01', '2019-01-01', '2019-01-01'],
    'location':['NY', 'NY', 'LA', 'LA', 'DC', 'DC', 'LA', np.NaN]
})

The first:

df.groupby(['client_id', 'date']).agg(lambda x:x.value_counts().index[0])

yields IndexError (because of the empty Series returned by group C). The second:

df.groupby(['client_id', 'date']).agg(pd.Series.mode)

returns ValueError: Function does not reduce, since the first group returns a list of two (since there are two modes). (As documented here, if the first group returned a single mode this would work!)

Two possible solutions for this case are:

import scipy
x.groupby(['client_id', 'date']).agg(lambda x: scipy.stats.mode(x)[0])

And the solution given to me by cs95 in the comments here:

def foo(x): 
    m = pd.Series.mode(x); 
    return m.values[0] if not m.empty else np.nan
df.groupby(['client_id', 'date']).agg(foo)

However, all of these are slow and not suited for large datasets. A solution I ended up using which a) can deal with these cases and b) is much, much faster, is a lightly modified version of abw33's answer (which should be higher):

def get_mode_per_column(dataframe, group_cols, col):
    return (dataframe.fillna(-1)  # NaN placeholder to keep group 
            .groupby(group_cols + [col])
            .size()
            .to_frame('count')
            .reset_index()
            .sort_values('count', ascending=False)
            .drop_duplicates(subset=group_cols)
            .drop(columns=['count'])
            .sort_values(group_cols)
            .replace(-1, np.NaN))  # restore NaNs

group_cols = ['client_id', 'date']    
non_grp_cols = list(set(df).difference(group_cols))
output_df = get_mode_per_column(df, group_cols, non_grp_cols[0]).set_index(group_cols)
for col in non_grp_cols[1:]:
    output_df[col] = get_mode_per_column(df, group_cols, col)[col]

Essentially, the method works on one col at a time and outputs a df, so instead of concat, which is intensive, you treat the first as a df, and then iteratively add the output array (values.flatten()) as a column in the df.

참고 URL : https://stackoverflow.com/questions/15222754/groupby-pandas-dataframe-and-select-most-common-value

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