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Pandas实现聚合运算agg()的示例代码

作者:ZSYL

在数据分析中,分组聚合二者缺一不可。对数据聚合(求和、平均值等)通常是不可避免的。pd.agg()很方便进行聚合操作。本文就来介绍一下,感兴趣的可以了解一下

前言

在数据分析中,分组聚合二者缺一不可。对数据聚合(求和、平均值等)通常是不可避免的。pd.agg()很方便进行聚合操作。

1. 创建DataFrame对象

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]})

在这里插入图片描述

grouped = df1.groupby(['sex','smoker'])
# sex有 F M 二值,smoker有 Y N 二值,故分成四组。

2. 单列聚合

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')

在这里插入图片描述

4. 多种聚合运算

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

在这里插入图片描述

5. 多种聚合运算并更改列名

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

在这里插入图片描述

6. 不同的列运用不同的聚合函数

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

在这里插入图片描述

7. 使用自定义的聚合函数

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

grouped.agg(Max_cut_Min)

在这里插入图片描述

8. 方便的descibe

grouped.describe()

在这里插入图片描述

参考博客:link

到此这篇关于Pandas实现聚合运算agg()的示例代码的文章就介绍到这了,更多相关Pandas 聚合运算agg()内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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