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Pandas實(shí)現(xiàn)聚合運(yùn)算agg()的示例代碼

 更新時(shí)間:2021年07月30日 09:26:20   作者:ZSYL  
在數(shù)據(jù)分析中,分組聚合二者缺一不可。對(duì)數(shù)據(jù)聚合(求和、平均值等)通常是不可避免的。pd.agg()很方便進(jìn)行聚合操作。本文就來(lái)介紹一下,感興趣的可以了解一下

前言

在數(shù)據(jù)分析中,分組聚合二者缺一不可。對(duì)數(shù)據(jù)聚合(求和、平均值等)通常是不可避免的。pd.agg()很方便進(jìn)行聚合操作。

1. 創(chuàng)建DataFrame對(duì)象

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'sex':list('FFMFMMF'),'smoker':list('YNYYNYY'),'age':[21,30,17,37,40,18,26],'weight':[120,100,132,140,94,89,123]})

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grouped = df1.groupby(['sex','smoker'])
# sex有 F M 二值,smoker有 Y N 二值,故分成四組。

2. 單列聚合

grouped['age'].agg('mean')
sex  smoker
F    N         30.0
     Y         28.0
M    N         40.0
     Y         17.5
Name: age, dtype: float64

3. 多列聚合

grouped.agg('mean')

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4. 多種聚合運(yùn)算

grouped['age'].agg(['min','max'])

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5. 多種聚合運(yùn)算并更改列名

grouped['age'].agg([('A','mean'),('B','max')])

在這里插入圖片描述

6. 不同的列運(yùn)用不同的聚合函數(shù)

grouped.agg({'age':['sum','mean'], 'weight':['min','max']})

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7. 使用自定義的聚合函數(shù)

def Max_cut_Min(group):
    return group.max()-group.min()

grouped.agg(Max_cut_Min)

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8. 方便的descibe

grouped.describe()

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參考博客:link

到此這篇關(guān)于Pandas實(shí)現(xiàn)聚合運(yùn)算agg()的示例代碼的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas 聚合運(yùn)算agg()內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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