data.groupby.agg 合并数据

data.groupby.agg 是 pandas 中的一个函数，用于将数据按照指定的列进行分组，并对分组后的数据进行合并操作。

该函数的基本用法是：data.groupby(column).agg(function)

其中，column 表示要进行分组的列名，function 表示要对分组后的数据进行合并的操作。

例如，假设我们有一个包含学生姓名、科目和成绩的数据集，我们希望按照科目分组，并计算每个科目的平均成绩。可以使用如下代码实现：

data.groupby('科目').agg('平均成绩')

这样就会按照科目分组，并对每个分组求取平均成绩。返回的结果是一个包含每个科目和对应平均成绩的数据集。

此外，agg 函数还可以接收多个函数作为参数，用于对分组后的数据进行多种操作。例如，我们可以同时计算每个科目的平均成绩和总成绩：

data.groupby('科目').agg(['平均成绩', '总成绩'])

这样就会返回一个包含每个科目、平均成绩和总成绩的数据集。

总之，data.groupby.agg 函数是对数据进行分组和合并操作的一个非常有用的函数，能够帮助我们对数据进行更加灵活和高效的处理。

相关问题

data.groupby(['线上订单号', '包裹数量']).agg({'商品数量': 'sum', '成本和': 'sum'})单元格不自动合并

要让单元格自动合并，可以使用pandas中的style属性。具体实现如下：

1. 先对数据进行分组和聚合，得到一个新的DataFrame：

new_data = data.groupby(['线上订单号', '包裹数量']).agg({'商品数量': 'sum', '成本和': 'sum'})

2. 使用style属性对DataFrame进行格式化：

new_data.style.format({'商品数量': '{:.0f}', '成本和': '{:.2f}'}).\
    set_properties(subset=['线上订单号'], **{'text-align': 'center'}).\
    set_table_styles([{'selector': 'th', 'props': [('text-align', 'center')]}]).\
    apply(lambda x: ['background: #a6cee3' if i%2==0 else 'background: #b2df8a' for i in range(len(x))], axis=1)

这里，我们使用format方法对'商品数量'和'成本和'列进行格式化，保留0位小数和2位小数。然后，使用set_properties方法设置表头和第一列的文本对齐方式为居中。接着，使用set_table_styles方法设置表格样式，使表头居中对齐。最后，使用apply方法对每一行设置背景色，实现单元格自动合并的效果。

完整代码：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('data.xlsx')

new_data = data.groupby(['线上订单号', '包裹数量']).agg({'商品数量': 'sum', '成本和': 'sum'})

new_data.style.format({'商品数量': '{:.0f}', '成本和': '{:.2f}'}).\
    set_properties(subset=['线上订单号'], **{'text-align': 'center'}).\
    set_table_styles([{'selector': 'th', 'props': [('text-align', 'center')]}]).\
    apply(lambda x: ['background: #a6cee3' if i%2==0 else 'background: #b2df8a' for i in range(len(x))], axis=1)

def histogram(data:pd.DataFrame, gradient, hessian): features = data.columns.tolist() tmp_df = data.copy() tmp_df['gradient'] = gradient tmp_df['hessian'] = hessian G_H = [] for i,feat in enumerate(features): #统计每个特征离散后的每个离散值取值的所有样本的一阶导数之和、二阶导数之和 gp = tmp_df.groupby(feat).agg({'gradient':['sum'], 'hessian':['sum']}) gp.columns = pd.Index([f[0]+'_'+f[1] for f in gp.columns.tolist()]) gp = gp.reset_index() G_H.append(gp) return G_H

这段代码的作用是将输入的pd.DataFrame数据和梯度、黑塞矩阵合并成一个新的DataFrame，并保存为一个新的变量tmp_df。然后，将每个特征的梯度和黑塞矩阵数据依次复制到tmp_df的'gradient'和'hessian'列中。最终输出一个包含所有特征及其对应梯度、黑塞矩阵的列表G_H。