Pandas实现聚合运算agg()的示例代码

目录

• 前言
• 1编程客栈. 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 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]})

groupeAJDqXd = 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 编程客栈 smoker
F    N         30.0
     Y         28.0
M    N         40.0
     Y         17.5
Name: age, dtype: AJDqXfloat64

3. 多列聚合

grouped.agg('mean')

4. 多种聚合运算

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

5. 多种聚合运算并更改列名

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

6. 不同的列运用不同的聚合函数

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

7. 使用自定义的聚合函数

def Max_cut_Min(group):
  编程客栈  return group.max()-group.min()

grouped.agg(Max_cut_Min)

8. 方便的descibe

grouped.describe()

参考博客：link

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