Pandas实现聚合运算agg()的示例代码
目录
- 前言
- 1. 创建DataFrame对象
- 2. 单列聚合
- 3. 多列聚合
- 4. 多种聚合运算
- 5. 多种聚合运算并更改列名
- 6. 不同的列运用不同的聚合函数
- 7. 使用自定义的聚合函数
- 8. 方便的descibe
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 pddf1 = 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，故分成四组。
2. 单列聚合
grouped['age'].agg('mean')
sexsmokerFN30.0Y28.0MN40.0Y17.5Name: age, dtype: float64
3. 多列聚合
grouped.agg('mean')
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【Pandas实现聚合运算agg()的示例代码】
4. 多种聚合运算
grouped['age'].agg(['min','max'])
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5. 多种聚合运算并更改列名
grouped['age'].agg([('A','mean'),('B','max')])
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6. 不同的列运用不同的聚合函数
grouped.agg({'age':['sum','mean'], 'weight':['min','max']})
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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)
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8. 方便的descibe
grouped.describe()
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参考博客：link
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