来自 pandas 的 groupby 是可交换的吗？

Question

我想知道是否选择了以下行：

groupby(['a', 'b'])

与以下选择的行相同：

groupby(['b', 'a'])

在这种情况下，行的顺序无关紧要。

有没有groupby不满足交换律属性的情况？

Answer 1

是的，最后的分组总是一样的。

唯一不同的是行的显示顺序。

Answer 2

我认为计数的顺序无关紧要，只有在 groupby 获得第一列/级别之后才能像列表中有列一样。

df = pd.DataFrame({
        'a':list('aaaaaa'),
         'b':[4,5,4,5,5,4],
         'c':[7,8,9,4,2,3],

})

groupby聚合后的级别顺序：

df1 = df.groupby(['a', 'b']).sum()
print (df1)
      c
a b    
a 4  19
  5  14

df2 = df.groupby(['b', 'a']).sum()
print (df2)
      c
b a    
4 a  19
5 a  14

和列：

df3 = df.groupby(['a', 'b'], as_index=False).sum()
print (df3)
   a  b   c
0  a  4  19
1  a  5  14

df4 = df.groupby(['b', 'a'], as_index=False).sum()
print (df4)
   b  a   c
0  4  a  19
1  5  a  14

如果对具有与原始结果相同大小的新列使用转换是相同的：

df['new1'] = df.groupby(['a', 'b'])['c'].transform('sum')
df['new2'] = df.groupby(['b', 'a'])['c'].transform('sum')
print (df)
   a  b  c  new1  new2
0  a  4  7    19    19
1  a  5  8    14    14
2  a  4  9    19    19
3  a  5  4    14    14
4  a  5  2    14    14
5  a  4  3    19    19

Answer 3

根据 definition 和在 pandas 中使用 groupby 时应用的逻辑，它将始终是可交换的：

A groupby operation involves some combination of splitting the object, applying a function, and combining the results.

这个组合是线性的，因此是可交换的。重要的是，当传递多个 by 值时，在处理它们时应牢记新索引值中的顺序。

来自维基百科的 linear combination and commutative property:

In mathematics, a linear combination is an expression constructed from a set of terms by multiplying each term by a constant and adding the results. The idea that simple operations, such as the multiplication and addition of numbers, are commutative was for many years implicitly assumed.

来自 pandas 的 groupby 是可交换的吗？

Is groupby from pandas commutative?

python

commutativity

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