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TUSHARE 金融與技術(shù)學(xué)習(xí)興趣小組 翻譯整理 | 一只小綠怪獸 在處理數(shù)據(jù)的過程中，知道如何對數(shù)據(jù)集進(jìn)行分組、聚合操作是一項必備的技能，能夠大大提升數(shù)據(jù)分析的效率。 分組是指根據(jù)一個或多個鍵將數(shù)據(jù)拆分為多個組的過程，這里的鍵可以理解為分組的條件。聚合指的是任何能夠從數(shù)組產(chǎn)生標(biāo)量值的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換過程。分組、聚合操作一般會同時出現(xiàn)，用于計算分組數(shù)據(jù)的統(tǒng)計值或?qū)崿F(xiàn)其他功能。 本文會介紹如何利用Pandas中提供的groupby功能，靈活高效地對數(shù)據(jù)集進(jìn)行分組、聚合操作。 【工具】Python 3 【數(shù)據(jù)】Tushare 【注】示例注重的是方法的講解，請大家靈活掌握。 01 原理
Pandas中用groupby機制進(jìn)行分組、聚合操作的原理可以分為三個階段，即“拆分split-應(yīng)用apply-合并combine”，下圖就是一個簡單的分組聚合過程。 第一階段，數(shù)據(jù)會根據(jù)一個或多個鍵key被拆分split成多組，然后將一個函數(shù)應(yīng)用apply到各個分組并產(chǎn)生一個新值，最后所有這些函數(shù)的執(zhí)行結(jié)果會被合并combine到最終的結(jié)果對象中。 02 groupby函數(shù) 用Pandas中提供的分組函數(shù)groupby【1】能夠很方便地對表格進(jìn)行分組操作。我們先從tushare.pro上面獲取一個包含三只股票日線行情數(shù)據(jù)的表格。 import tushare as ts
import pandas as pd
pd.set_option('expand_frame_repr', False) # 顯示所有列
ts.set_token('your token')
pro = ts.pro_api()
code_list = ['000001.SZ', '600000.SH', '000002.SZ']
stock_data = pd.DataFrame()
for code in code_list:
print(code)
df = pro.daily(ts_code=code, start_date='20180101', end_date='20180104')
stock_data = stock_data.append(df, ignore_index=True)
print(stock_data)
000001.SZ
600000.SH
000002.SZ
ts_code trade_date open high low close pre_close change pct_chg vol amount
0 000001.SZ 20180104 13.32 13.37 13.13 13.25 13.33 -0.08 -0.60 1854509.48 2454543.516
1 000001.SZ 20180103 13.73 13.86 13.20 13.33 13.70 -0.37 -2.70 2962498.38 4006220.766
2 000001.SZ 20180102 13.35 13.93 13.32 13.70 13.30 0.40 3.01 2081592.55 2856543.822
3 600000.SH 20180104 12.70 12.73 12.62 12.66 12.66 0.00 0.00 278838.04 353205.838
4 600000.SH 20180103 12.73 12.80 12.66 12.66 12.72 -0.06 -0.47 378391.01 480954.809
5 600000.SH 20180102 12.61 12.77 12.60 12.72 12.59 0.13 1.03 313230.53 398614.966
6 000002.SZ 20180104 32.76 33.53 32.10 33.12 32.33 0.79 2.44 529085.80 1740602.533
7 000002.SZ 20180103 32.50 33.78 32.23 32.33 32.56 -0.23 -0.71 646870.20 2130249.691
8 000002.SZ 20180102 31.45 32.99 31.45 32.56 31.06 1.50 4.83 683433.50 2218502.766
接下來，我們以股票代碼'ts_code'這一列為鍵，用groupby函數(shù)對表格進(jìn)行分組，代碼如下。 grouped = stock_data.groupby('ts_code')
print(grouped)
<pandas.core.groupby.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x000002B1AD25D4A8>
注意，這里并沒有打印出表格，而是一個GroupBy對象，因為我們還沒有對分組進(jìn)行計算。也就是說，目前只完成了上面提到的第一個階段的拆分split操作，需要繼續(xù)調(diào)用聚合函數(shù)完成計算。 常用的聚合函數(shù)如下，我們繼續(xù)用上面的表格數(shù)據(jù)進(jìn)行演示。 ① 按列'ts_code'分組，用函數(shù).mean()計算分組中收盤價列'close'的平均值。 ts_code trade_date open high low close pre_close change pct_chg vol amount
0 000001.SZ 20180104 13.32 13.37 13.13 13.25 13.33 -0.08 -0.60 1854509.48 2454543.516
1 000001.SZ 20180103 13.73 13.86 13.20 13.33 13.70 -0.37 -2.70 2962498.38 4006220.766
2 000001.SZ 20180102 13.35 13.93 13.32 13.70 13.30 0.40 3.01 2081592.55 2856543.822
3 600000.SH 20180104 12.70 12.73 12.62 12.66 12.66 0.00 0.00 278838.04 353205.838
4 600000.SH 20180103 12.73 12.80 12.66 12.66 12.72 -0.06 -0.47 378391.01 480954.809
5 600000.SH 20180102 12.61 12.77 12.60 12.72 12.59 0.13 1.03 313230.53 398614.966
6 000002.SZ 20180104 32.76 33.53 32.10 33.12 32.33 0.79 2.44 529085.80 1740602.533
7 000002.SZ 20180103 32.50 33.78 32.23 32.33 32.56 -0.23 -0.71 646870.20 2130249.691
8 000002.SZ 20180102 31.45 32.99 31.45 32.56 31.06 1.50 4.83 683433.50 2218502.766
grouped = stock_data.groupby('ts_code')
print(grouped['close'].mean())
ts_code
000001.SZ 13.426667
000002.SZ 32.670000
600000.SH 12.680000
Name: close, dtype: float64
② 按列'ts_code'分組，用函數(shù).sum()計算分組中收盤價漲跌幅(%)列'pct_chg'的和。 print(grouped['pct_chg'].sum())
ts_code
000001.SZ -0.29
000002.SZ 6.56
600000.SH 0.56
Name: pct_chg, dtype: float64
③ 按列'ts_code'分組，用函數(shù).count()計算分組中收盤價列'close'的數(shù)量。
print(grouped['close'].count())
ts_code
000001.SZ 3
000002.SZ 3
600000.SH 3
Name: close, dtype: int64
④ 按列'ts_code'分組，用函數(shù).max()和.min()計算分組中收盤價列'close'的最大、最小值。 print(grouped['close'].max())
print(grouped['close'].min())
ts_code
000001.SZ 13.70
000002.SZ 33.12
600000.SH 12.72
Name: close, dtype: float64
ts_code
000001.SZ 13.25
000002.SZ 32.33
600000.SH 12.66
Name: close, dtype: float64
⑤ 按列'ts_code'分組，用函數(shù).median()計算分組中收盤價列'close'的算術(shù)中位數(shù)。 print(grouped['close'].median())
ts_code
000001.SZ 13.33
000002.SZ 32.56
600000.SH 12.66
Name: close, dtype: float64
我們也可以用多個鍵進(jìn)行分組聚合。示例中以['ts_code', 'trade_date']為鍵，從左到右的先后順序分組，然后調(diào)用.count()函數(shù)計算分組中的數(shù)量。 by_mult = stock_data.groupby(['ts_code', 'trade_date'])
print(by_mult['close'].count())
ts_code trade_date
000001.SZ 20180102 1
20180103 1
20180104 1
000002.SZ 20180102 1
20180103 1
20180104 1
600000.SH 20180102 1
20180103 1
20180104 1
Name: close, dtype: int64
如果不想把分組鍵設(shè)置為索引，可以向groupby傳?參數(shù)as_index=False。 by_mult = stock_data.groupby(['ts_code', 'trade_date'], as_index=False)
print(by_mult['close'].count())
ts_code trade_date close
0 000001.SZ 20180102 1
1 000001.SZ 20180103 1
2 000001.SZ 20180104 1
3 000002.SZ 20180102 1
4 000002.SZ 20180103 1
5 000002.SZ 20180104 1
6 600000.SH 20180102 1
7 600000.SH 20180103 1
8 600000.SH 20180104 1
如果想要一次應(yīng)用多個聚合函數(shù)，可以調(diào)用.agg()【2】方法。 aggregated = grouped['close'].agg(['max', 'median'])
print(aggregated)
close
max median
ts_code
000001.SZ 13.70 13.33
000002.SZ 33.12 32.56
600000.SH 12.72 12.66
也可以對多個列一次應(yīng)用多個聚合函數(shù)。 aggregated = grouped['pre_close', 'close'].agg(['max', 'median'])
print(aggregated)
pre_close close
max median max median
ts_code
000001.SZ 13.70 13.33 13.70 13.33
000002.SZ 32.56 32.33 33.12 32.56
600000.SH 12.72 12.66 12.72 12.66
還可以對不同列應(yīng)用不同的聚合函數(shù)。這里我們先自己定義一個聚合函數(shù)spread，用于計算最大值和最小值之間的差值，再調(diào)用.agg()方法，傳??個從列名映射到函數(shù)的字典。 def spread(series):
return series.max() - series.min()
aggregator = {'close': 'mean', 'vol': 'sum', 'pct_chg': spread}
aggregated = grouped.agg(aggregator)
print(aggregated)
close vol pct_chg
ts_code
000001.SZ 13.426667 6898600.41 5.71
000002.SZ 32.670000 1859389.50 5.54
600000.SH 12.680000 970459.58 1.50
04 巧用apply函數(shù) 巧用apply【3】并傳入自定義函數(shù)，可以實現(xiàn)更一般性的“拆分-應(yīng)用-合并”的操作，傳入的自定義函數(shù)可以是任何你想要實現(xiàn)的功能。下面舉幾個實例。 用分組平均值填充NaN值。 ts_code trade_date vol
0 000001.SZ 20180102 2081592.55
1 000001.SZ 20180103 2962498.38
2 000001.SZ 20180104 NaN
3 600000.SH 20180102 313230.53
4 600000.SH 20180103 378391.01
5 600000.SH 20180104 NaN
6 000002.SZ 20180102 683433.50
7 000002.SZ 20180103 646870.20
8 000002.SZ 20180104 NaN
fill_mean = lambda g: g.fillna(g.mean())
stock_data = stock_data.groupby('ts_code', as_index=False, group_keys=False).apply(fill_mean)
print(stock_data)
ts_code trade_date vol
0 000001.SZ 20180102 2081592.550
1 000001.SZ 20180103 2962498.380
2 000001.SZ 20180104 2522045.465
6 000002.SZ 20180102 683433.500
7 000002.SZ 20180103 646870.200
8 000002.SZ 20180104 665151.850
3 600000.SH 20180102 313230.530
4 600000.SH 20180103 378391.010
5 600000.SH 20180104 345810.770
篩選出分組中指定列具有最大值的行。 ts_code trade_date vol
0 000001.SZ 20180104 1854509.48
1 000001.SZ 20180103 2962498.38
2 000001.SZ 20180102 2081592.55
3 600000.SH 20180104 278838.04
4 600000.SH 20180103 378391.01
5 600000.SH 20180102 313230.53
6 000002.SZ 20180104 529085.80
7 000002.SZ 20180103 646870.20
8 000002.SZ 20180102 683433.50
def top(df, column='vol'):
return df.sort_values(by=column)[-1:]
stock_data = stock_data.groupby('ts_code', as_index=False, group_keys=False).apply(top)
print(stock_data)
ts_code trade_date vol
1 000001.SZ 20180103 2962498.38
8 000002.SZ 20180102 683433.50
4 600000.SH 20180103 378391.01
分組進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。 ts_code trade_date close
0 000001.SZ 20180102 13.70
1 000001.SZ 20180103 13.33
2 000001.SZ 20180104 13.25
3 000001.SZ 20180105 13.30
4 600000.SH 20180102 12.72
5 600000.SH 20180103 12.66
6 600000.SH 20180104 12.66
7 600000.SH 20180105 12.69
min_max_tr = lambda x: (x - x.min()) / (x.max() - x.min())
stock_data['close_normalised'] = stock_data.groupby(['ts_code'])['close'].apply(min_max_tr)
print(stock_data)
ts_code trade_date close close_normalised
0 000001.SZ 20180102 13.70 1.000000
1 000001.SZ 20180103 13.33 0.177778
2 000001.SZ 20180104 13.25 0.000000
3 000001.SZ 20180105 13.30 0.111111
4 600000.SH 20180102 12.72 1.000000
5 600000.SH 20180103 12.66 0.000000
6 600000.SH 20180104 12.66 0.000000
7 600000.SH 20180105 12.69 0.500000
05 總結(jié) 本文介紹了如何利用Pandas中提供的groupby功能，靈活高效地對數(shù)據(jù)集進(jìn)行分組、聚合操作，其原理是對數(shù)據(jù)進(jìn)行“拆分split-應(yīng)用apply-合并combine”的過程。 首先，介紹了常用的幾個聚合函數(shù)，包括.mean(), .sum(), .count(), .max(), .min(), .median()。接著，介紹了一些較為復(fù)雜的分組聚合操作，包括用多個鍵分組，調(diào)用.agg()對多列一次應(yīng)用多個聚合函數(shù)、對不同列應(yīng)用不同的聚合函數(shù)。 最后，用幾個實例介紹了在分組聚合操作中巧用apply函數(shù)的好處。相關(guān)官方文檔鏈接已附在下面，感興趣的話可以自行查看所有可設(shè)置的參數(shù)，解鎖更多新功能！
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