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python的agg函数 python中agg函数( 三 )

IT技术欠缺


3 变换和过滤
3.1 变换函数与 transform 方法
变 换 函 数 的 返 回 值 为 同 长 度 的 序 列， 最 常 用 的 内 置 变 换 函 数 是 累 计 函 数:cum- count/cumsum/cumprod/cummax/cummin ，它们的使用方式和聚合函数类似，只不过完成的是组内 累计操作 。
3.2 组索引与过滤
过滤在分组中是对于组的过滤，而索引是对于行的过滤
组过滤作为行过滤的推广，指的是如果对一个组的全体所在行进行统计的结果返回 True 则会被保留 ， False 则该组会被过滤，最后把所有未被过滤的组其对应的所在行拼接起来作为 DataFrame 返回 。
在 groupby 对象中，定义了 filter 方法进行组的筛选，其中自定义函数的输入参数为数据源构成的 DataFrame 本身，在之前例子中定义的 groupby 对象中，传入的就是 df[['Height', 'Weight']] ，因此所有表方法和属性 都可以在自定义函数中相应地使用 ， 同时只需保证自定义函数的返回为布尔值即可 。
4 跨列分组
4.1 apply 的引入
4.2 apply 的使用
在设计上，apply 的自定义函数传入参数与 filter 完全一致，只不过后者只允许返回布尔值
【a】标量情况:结果得到的是 Series  ， 索引与 agg 的结果一致
【b】Series 情况:得到的是 DataFrame，行索引与标量情况一致 ， 列索引为 Series 的索引
【c】DataFrame 情况:得到的是 DataFrame ，行索引最内层在每个组原先 agg 的结果索引上，再加一层返 回的 DataFrame 行索引，同时分组结果 DataFrame 的列索引和返回的 DataFrame 列索引一致
python--pandas分组聚合groupby 方法是pandas中python的agg函数的分组方法python的agg函数 ， 对数据框采用 groupby 方法后，返回的是 DataFrameGroupBy 对象 ， 一般分组操作后会进行聚合操作 。
对数据框按 A 列进行分组，产生分组数据框 。分组数据框是可迭代对象，可以进行循环遍历，可以看出在循环中，每个元素的类型是元组 ， 
元组的第一个元素是分组值 ， 第二个元素是对应的分组数据框 。
可以对分组后的数据框直接使用聚合方法 agg ，对分组数据框的每一列计算统计函数值 。
可以根据数据框外的序列数据对数据框进行分组，需要注意 序列长度需要与数据框行数相同。
可以根据数据框的多列对数据框进行分组 。
根据 A , B 列进行分组，然后求和 。
可以根据索引对数据框进行分组，需要设置 level 参数 。
数据框只有一层索引 ， 设置参数 level=0。
当数据框索引有多层时，也可以根据需求设置 level 参数，完成分组聚合 。
设置 level 参数 ， 如需要根据第一层索引 ， 即 id1 进行分组，可以设置 level=0 或 level='id1' 完成分组聚合 。
分组后一般会进行聚合操作，用 agg 方法进行聚合 。
对分组后数据框使用单个函数进行聚合，单个聚合函数会对每列进行计算，然后合并返回 。聚合函数以字符串的形式传入 。
可以对分组后的数据指定列进行分组聚合 。需要注意 子列需要用[]包裹。
聚合函数也可以传入自定义的匿名函数 。
聚合函数可以是多个函数 。聚合时 ， 多个聚合函数会对每列进行计算，然后合并返回 。聚合函数以列表的形式传入 。
聚合返回后的数据列名有两层索引，第一层是聚合的列名，第二层是使用的聚合函数名 。如果需要对返回的聚合函数名重命名 ， 
需要在传参时，传入元组，第一个元素为聚合函数名，第二个元素为聚合函数 。
同样，也可以传入匿名函数 。

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