pandas中聚合函数agg的用法

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pandas中聚合函数agg的用法

2024-06-18 00:59| 来源: 网络整理| 查看: 265

文章目录一、agg函数解释二、agg使用举例参考资料

SQL中求字段的最大值、中位数、计数等，经常会用到如下形式的查询语句：

select colE, max(colA) as A1, min(colA) as A2, median(colA) as A3, sum(colA) as A4, count(distinct colC) as C1, count(colC) as C2, count(case when colC = 0 then 1 end) as C3 from tableT group by colE;

在pandas中可以利用聚合函数agg()来实现上述语句。

一、agg函数解释

agg是aggregate的别名。

DataFrame.agg(func=None, axis=0, *args, **kwargs)

func：用于聚合数据的函数，函数必须在DataFrame和apply函数中均可用；输入可以是函数名称、函数名称的字符串、函数组成的列表、或轴标签字典。axis：取值为0或’index’（函数作用于每列），1或’columns’（函数作用于每行），默认为0。*args：传递函数的位置参数。*kwargs：传递关键字的位置参数。

返回值：scalar，Series 或 DataFrame

scalar：当在 Series.agg() 中使用单个函数时；Series：当在 DataFrame.agg() 中使用单个函数时；DataFrame：当在 DataFrame.agg() 中使用多个函数时二、agg使用举例

数据如下：

import numpy as np import pandas as pd data = [['AA',1,2],['BB',-3,12],['CC',0,6],['DD',7,9],['BB',3,5],['CC',4,9]] df = pd.DataFrame(data, columns=['NAME','VAL1','VAL2']) ## 结果 NAME VAL1 VAL2 0 AA 1 2 1 BB -3 12 2 CC 0 6 3 DD 7 9 4 BB 3 5 5 CC 4 9

1、agg({‘column_nam’: func}) 的形式

df.agg({'VAL1':[np.max, np.min, pd.Series.nunique], 'VAL2':[np.max, np.min, np.mean]}) ## 结果 ## VAL1 VAL2 amax 7.0 12.000000 amin -3.0 2.000000 mean NaN 7.166667 nunique 6.0 NaN

2、df['column_name].agg({func}) 的形式

# 最大值，最小值，均值，求和，中位数，不同值的个数 df.groupby('NAME')[['VAL1','VAL2']].agg({np.max, np.min, np.mean, np.sum, np.median, pd.Series.nunique}) ## 结果 ## VAL1 VAL2 median nunique amax mean amin sum median nunique amax mean amin sum NAME AA 1 1 1 1 1 1 2.0 1 2 2.0 2 2 BB 0 2 3 0 -3 0 8.5 2 12 8.5 5 17 CC 2 2 4 2 0 4 7.5 2 9 7.5 6 15 DD 7 1 7 7 7 7 9.0 1 9 9.0 9 9

3、自定义函数 lambda 形式

# 最小值 v2 = lambda x: x.min() v2.__name__ = 'va' df.agg({'VAL1':[np.max, np.min, v2], 'VAL2':[np.mean, v2, np.max, np.min]}) ## 结果 ## VAL1 VAL2 amax 7.0 12.000000 amin -3.0 2.000000 mean NaN 7.166667 va -3.0 2.000000 ## 注意：若不设置函数的名称 v2.__name__，最后显示的结果为 VAL1 VAL2 -3.0 2.000000 amax 7.0 12.000000 amin -3.0 2.000000 mean NaN 7.166667 参考资料 pandas.DataFrame.agg - pandas API Referencepython处理数据的风骚操作[pandas 之 groupby&agg]

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