पायथन पांडा: समूहby() और agg() का उपयोग करते समय ऑर्डर संरक्षित है?

Question

मैंने डेटा-फ्रेम के प्रत्येक कॉलम पर सारांश आंकड़े चलाने के लिए अक्सर पांडा 'agg() फ़ंक्शन का उपयोग किया है।

df = pd.DataFrame({'A': ['group1', 'group1', 'group2', 'group2', 'group3', 'group3'], 
        'B': [10, 12, 10, 25, 10, 12], 
        'C': [100, 102, 100, 250, 100, 102]}) 

>>> df 
[output] 
     A B C 
0 group1 10 100 
1 group1 12 102 
2 group2 10 100 
3 group2 25 250 
4 group3 10 100 
5 group3 12 102 

उन दोनों मामलों में, क्रम में है कि अलग-अलग पंक्तियों agg समारोह के लिए भेजा जाता कोई फर्क नहीं पड़ता: उदाहरण के लिए, यहाँ आप कैसे माध्य और मानक विचलन का उत्पादन होता है। लेकिन निम्न उदाहरण है, जो विचार करें:

df.groupby('A').agg([np.mean, lambda x: x.iloc[1] ]) 

[output] 

     mean <lambda> mean <lambda> 
A          
group1 11.0  12 101  102 
group2 17.5  25 175  250 
group3 11.0  12 101  102 

इस मामले में लैम्ब्डा कार्यों के रूप में इरादा, प्रत्येक समूह में दूसरी पंक्ति outputting। हालांकि, मुझे पांडा दस्तावेज में कुछ भी नहीं मिला है जिसका अर्थ है कि यह सभी मामलों में सत्य होने की गारंटी है। मैं भारित औसत फ़ंक्शन के साथ agg() का उपयोग करना चाहता हूं, इसलिए मैं यह सुनिश्चित करना चाहता हूं कि फ़ंक्शन में आने वाली पंक्तियां उसी डेटा क्रम में होंगी जैसा वे मूल डेटा फ्रेम में दिखाई देते हैं।

क्या किसी को पता है कि आदर्श रूप से डॉक्स या पांडा स्रोत कोड में कहीं भी, अगर यह मामला होने की गारंटी है?

Answer 1

इस वृद्धि issue

संक्षिप्त उत्तर हाँ, GroupBy orderings सुरक्षित करेगा में पारित के रूप में रही है या नहीं आप इस तरह अपने उदाहरण का उपयोग करके यह साबित कर सकते हैं:।

In [20]: df.sort_index(ascending=False).groupby('A').agg([np.mean, lambda x: x.iloc[1] ]) 
Out[20]: 
      B    C   
     mean <lambda> mean <lambda> 
A         
group1 11.0  10 101  100 
group2 17.5  10 175  100 
group3 11.0  10 101  100 

यह सच नहीं है उदाहरण के लिए हालांकि इसे एक मोनोटोनिक इंडेक्स की आवश्यकता होती है (यह एक गैर-मोनोटोनिक इंडेक्स के साथ काम करेगा, लेकिन इसे पहले सॉर्ट करेगा)।

उनका समूह sort= समूह के लिए ध्वज है, लेकिन यह समूह के क्रमबद्ध करने से संबंधित है, न कि समूह के भीतर अवलोकन।

FYI करें:

import pandas as pd 
    pd.pivot_table(df,index='A',aggfunc=(np.mean)) 

उत्पादन: df.groupby('A').nth(1) एक सुरक्षित तरीका (जैसा कि ऊपर अपने विधि असफल हो जायेगी अगर एक समूह < 2 तत्व है) एक समूह के 2 मूल्य प्राप्त करने के

Answer 2

भी आसान है:

  B C 
    A     
    group1 11.0 101 
    group2 17.5 175 
    group3 11.0 101 

Answer 3

पांडा का 0.19.1 दस्तावेज़ कहते हैं, "GroupBy प्रत्येक समूह के भीतर पंक्तियों का क्रम बरकरार रखता है", तो इस व्यवहार की गारंटी है।

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.groupby.html