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Pandas实现聚合运算agg()的示例代码

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六翼天使494 显示全部楼层 发表于 2021-8-14 06:43:57 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
目录


  • 媒介
  • 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. 差别的列运用差别的聚合函数
  • 7. 利用自界说的聚合函数
  • 8. 方便的descibe

媒介

在数据分析中,分组聚合二者缺一不可。对数据聚合(求和、匀称值等)通常是不可避免的。
  1. pd.agg()
复制代码
很方便举行聚合操作。

1. 创建DataFrame对象
  1. import pandas as pd
  2. 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]})
复制代码
  1. grouped = df1.groupby(['sex','smoker'])
  2. # sex有 F M 二值,smoker有 Y N 二值,故分成四组。
复制代码
2. 单列聚合
  1. grouped['age'].agg('mean')
复制代码
  1. sex  smoker
  2. F    N         30.0
  3.      Y         28.0
  4. M    N         40.0
  5.      Y         17.5
  6. Name: age, dtype: float64
复制代码
3. 多列聚合
  1. grouped.agg('mean')
复制代码

4. 多种聚合运算
  1. grouped['age'].agg(['min','max'])
复制代码


5. 多种聚合运算并更改列名
  1. grouped['age'].agg([('A','mean'),('B','max')])
复制代码


6. 差别的列运用差别的聚合函数
  1. grouped.agg({'age':['sum','mean'], 'weight':['min','max']})
复制代码


7. 利用自界说的聚合函数
  1. def Max_cut_Min(group):
  2.     return group.max()-group.min()
  3. grouped.agg(Max_cut_Min)
复制代码


8. 方便的descibe
  1. grouped.describe()
复制代码


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先容到这了,更多相干Pandas 聚合运算agg()内容请搜索脚本之家以前的文章或继续欣赏下面的相干文章盼望各人以后多多支持脚本之家!

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