Python自定義聚合函數(shù)merge與transform區(qū)別詳解
1.自定義聚合函數(shù),結(jié)合agg使用
2. 同時(shí)使用多個(gè)聚合函數(shù)
3. 指定某一列使用某些聚合函數(shù)
4.merge與transform使用
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(1)
dict_data = {
'k1': ['a', 'b', 'c', 'd', 'a', 'b', 'c', 'd'],
'k2': ['A', 'B', 'C', 'D', 'A', 'B', 'C', 'D'],
'data1': np.random.randint(1,10,8),
'data2': np.random.randint(1,10,8)
}
df = pd.DataFrame(dict_data)
print('df=\n',df)
df2 = df.groupby('k1').sum()
# df2 = df.sum()
print("df.groupby('k1').sum()\n",df2)
# 使用聚合函數(shù)
def cus(df):
return df.max()-df.min()
# 默認(rèn)列索引為列名。元組第0個(gè)元素‘Max',‘mu_cus'為自定義列名稱,第一個(gè)元素為聚合函數(shù)名稱
print("使用聚合函數(shù)1\n",df.groupby('k1').agg(['sum',('Max','max'),('mu_cus',cus)]))
# 制定某一列使用某個(gè)聚合函數(shù), 元組不能用來重命名列名了,元組里面的函數(shù),表示這一列將會(huì)執(zhí)行的聚合函數(shù)
print("使用聚合函數(shù)2\n",df.groupby('k1').agg({'data1':('min', 'max'),'data2':'min'}))
df3 = df.groupby('k1').sum().add_prefix('sum_')
print('df3=\n',df3)
# 如果不使用add_prefix('sum_'),那么在merge時(shí)候data1余data2列名相同,會(huì)被自動(dòng)重命名
print('merge=\n',pd.merge(df,df3,on='k1'))
transform_df = df.groupby('k1').transform(np.sum).add_prefix('sum_')
print(transform_df)
df[transform_df.columns]=transform_df # transform_df.columns Index(['sum_k2', 'sum_data1', 'sum_data2'], dtype='object')
# df[transform_df.columns.values]=transform_df #等價(jià),# transform_df.columns.values ['sum_k2', 'sum_data1', 'sum_data2']
print(df) exit()
結(jié)果
df=
k1 k2 data1 data2
0 a A 6 3
1 b B 9 5
2 c C 6 6
3 d D 1 3
4 a A 1 5
5 b B 2 3
6 c C 8 5
7 d D 7 8
df.groupby('k1').sum()
data1 data2
k1
a 7 8
b 11 8
c 14 11
d 8 11
使用聚合函數(shù)1
data1 data2
sum Max mu_cus sum Max mu_cus
k1
a 7 6 5 8 5 2
b 11 9 7 8 5 2
c 14 8 2 11 6 1
d 8 7 6 11 8 5
使用聚合函數(shù)2
data1 data2
min max min
k1
a 1 6 3
b 2 9 3
c 6 8 5
d 1 7 3
df3=
sum_data1 sum_data2
k1
a 7 8
b 11 8
c 14 11
d 8 11
merge=
k1 k2 data1 data2 sum_data1 sum_data2
0 a A 6 3 7 8
1 a A 1 5 7 8
2 b B 9 5 11 8
3 b B 2 3 11 8
4 c C 6 6 14 11
5 c C 8 5 14 11
6 d D 1 3 8 11
7 d D 7 8 8 11
sum_k2 sum_data1 sum_data2
0 AA 7 8
1 BB 11 8
2 CC 14 11
3 DD 8 11
4 AA 7 8
5 BB 11 8
6 CC 14 11
7 DD 8 11
k1 k2 data1 data2 sum_k2 sum_data1 sum_data2
0 a A 6 3 AA 7 8
1 b B 9 5 BB 11 8
2 c C 6 6 CC 14 11
3 d D 1 3 DD 8 11
4 a A 1 5 AA 7 8
5 b B 2 3 BB 11 8
6 c C 8 5 CC 14 11
7 d D 7 8 DD 8 11
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