Pandas實(shí)現(xiàn)聚合運(yùn)算agg()的示例代碼
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]})
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')
4. 多種聚合運(yùn)算
grouped['age'].agg(['min','max'])
5. 多種聚合運(yùn)算并更改列名
grouped['age'].agg([('A','mean'),('B','max')])
6. 不同的列運(yùn)用不同的聚合函數(shù)
grouped.agg({'age':['sum','mean'], 'weight':['min','max']})
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)
8. 方便的descibe
grouped.describe()
參考博客:link
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