【Python入門(mén)到底有多簡(jiǎn)單】之groupby數(shù)據(jù)分類(lèi)匯總（二）

發(fā)稿時(shí)間：2020-09-11來(lái)源：天昊生物

數(shù)據(jù)透視表(Pivot Table)是一種交互式的表，可以進(jìn)行某些計(jì)算，如求和與計(jì)數(shù)等。所進(jìn)行的計(jì)算與數(shù)據(jù)跟數(shù)據(jù)透視表中的排列有關(guān)。

之所以稱(chēng)為數(shù)據(jù)透視表，是因?yàn)榭梢詣?dòng)態(tài)地改變它們的版面布置，以便按照不同方式分析數(shù)據(jù)，也可以重新安排行號(hào)、列標(biāo)和頁(yè)字段。每一次改變版面布置時(shí)，數(shù)據(jù)透視表會(huì)立即按照新的布置重新計(jì)算數(shù)據(jù)。另外，如果原始數(shù)據(jù)發(fā)生更改，則可以更新數(shù)據(jù)透視表。

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)透視表一般是在excel中操作的，但excel操作比較麻煩，且excel讀取大數(shù)據(jù)容易造成電腦卡的現(xiàn)象。而使用Python的pandas包，可以方便的處理excel數(shù)據(jù)，這里，我們介紹excel透視的替代方案，pandas的groupby函數(shù)。

In [1]:

import pandas as pd

本次分析數(shù)據(jù)存放在當(dāng)前運(yùn)行目錄下的data/ASV目錄下，df.sample(5)隨機(jī)顯示5行讀取到的數(shù)據(jù)。

In [2]:

df = pd.read_table('./data/ASV/subsample_asv.tax.xls')
df.sample(5)

Out[2]:

1.按照門(mén)水平進(jìn)行透視分析，并提取樣品列進(jìn)行求和。

to_excel("data/ASV/phylum.xlsx",index=True) 使得輸出數(shù)據(jù)保存至data/ASV目錄下的phylum.xls文件。

In [3]:

df.groupby('phylum').sum()

Out[3]:

In [4]:

df.groupby('phylum').sum().to_excel("data/ASV/phylum.xlsx",index=True)

Excel輸出文件如下圖所示：

2.按照門(mén)和屬進(jìn)行透視，并輸出到data/ASV目錄下的phylum_1.xlsx文件。

In [5]:

df.groupby(['phylum','genus']).sum().to_excel("data/ASV/phylum_1.xlsx",index=True)

Excel輸出文件如下圖所示：

使用agg對(duì)每列進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算

In [6]:

df.groupby('phylum').agg(['mean','std','count','max'])

Out[6]:

In [7]:

df.groupby(['phylum','genus']).agg(['mean','std','count','max'])

Out[7]:

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作者：大熊

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