polars.DataFrame.group_by#
- DataFrame.group_by(
- *by: IntoExpr | Iterable[IntoExpr],
- maintain_order: bool = False,
- **named_by: IntoExpr,
开始一个分组操作。
- Parameters:
- *by
用于分组的列。接受表达式输入。字符串被解析为列名。
- maintain_order
确保组的顺序与输入数据一致。 这比默认的分组操作要慢。 将此设置为
True会阻止在流引擎上运行的可能性。注意
在每个组内,行的顺序总是被保留,无论这个参数如何。
- **named_by
用于分组的额外列,指定为关键字参数。 这些列将被重命名为所使用的关键字。
- Returns:
- GroupBy
可用于执行聚合的对象。
示例
按一列分组并调用
agg来计算另一列的分组总和。>>> df = pl.DataFrame( ... { ... "a": ["a", "b", "a", "b", "c"], ... "b": [1, 2, 1, 3, 3], ... "c": [5, 4, 3, 2, 1], ... } ... ) >>> df.group_by("a").agg(pl.col("b").sum()) shape: (3, 2) ┌─────┬─────┐ │ a ┆ b │ │ --- ┆ --- │ │ str ┆ i64 │ ╞═════╪═════╡ │ a ┆ 2 │ │ b ┆ 5 │ │ c ┆ 3 │ └─────┴─────┘
设置
maintain_order=True以确保组的顺序与输入一致。>>> df.group_by("a", maintain_order=True).agg(pl.col("c")) shape: (3, 2) ┌─────┬───────────┐ │ a ┆ c │ │ --- ┆ --- │ │ str ┆ list[i64] │ ╞═════╪═══════════╡ │ a ┆ [5, 3] │ │ b ┆ [4, 2] │ │ c ┆ [1] │ └─────┴───────────┘
通过传递列名列表来按多列分组。
>>> df.group_by(["a", "b"]).agg(pl.max("c")) shape: (4, 3) ┌─────┬─────┬─────┐ │ a ┆ b ┆ c │ │ --- ┆ --- ┆ --- │ │ str ┆ i64 ┆ i64 │ ╞═════╪═════╪═════╡ │ a ┆ 1 ┆ 5 │ │ b ┆ 2 ┆ 4 │ │ b ┆ 3 ┆ 2 │ │ c ┆ 3 ┆ 1 │ └─────┴─────┴─────┘
或者使用位置参数以相同的方式按多列分组。 表达式也被接受。
>>> df.group_by("a", pl.col("b") // 2).agg(pl.col("c").mean()) shape: (3, 3) ┌─────┬─────┬─────┐ │ a ┆ b ┆ c │ │ --- ┆ --- ┆ --- │ │ str ┆ i64 ┆ f64 │ ╞═════╪═════╪═════╡ │ a ┆ 0 ┆ 4.0 │ │ b ┆ 1 ┆ 3.0 │ │ c ┆ 1 ┆ 1.0 │ └─────┴─────┴─────┘
此方法返回的
GroupBy对象是可迭代的,返回每个组的名称和数据。>>> for name, data in df.group_by("a"): ... print(name) ... print(data) ('a',) shape: (2, 3) ┌─────┬─────┬─────┐ │ a ┆ b ┆ c │ │ --- ┆ --- ┆ --- │ │ str ┆ i64 ┆ i64 │ ╞═════╪═════╪═════╡ │ a ┆ 1 ┆ 5 │ │ a ┆ 1 ┆ 3 │ └─────┴─────┴─────┘ ('b',) shape: (2, 3) ┌─────┬─────┬─────┐ │ a ┆ b ┆ c │ │ --- ┆ --- ┆ --- │ │ str ┆ i64 ┆ i64 │ ╞═════╪═════╪═════╡ │ b ┆ 2 ┆ 4 │ │ b ┆ 3 ┆ 2 │ └─────┴─────┴─────┘ ('c',) shape: (1, 3) ┌─────┬─────┬─────┐ │ a ┆ b ┆ c │ │ --- ┆ --- ┆ --- │ │ str ┆ i64 ┆ i64 │ ╞═════╪═════╪═════╡ │ c ┆ 3 ┆ 1 │ └─────┴─────┴─────┘