pandas groupby agg
时间: 2023-05-01 11:01:15 浏览: 92
Pandas groupby agg 是一种对数据进行分组并对分组后的数据进行聚合操作的方法。使用 groupby() 方法对数据进行分组,然后使用 agg() 方法对分组后的数据进行聚合操作。例如:df.groupby('A').agg({'B':'mean', 'C':'sum'}),其中 A 为分组键,B 列求平均值,C 列求和。
相关问题
pandas的groupby agg 用法
pandas是一个强大的数据处理和分析库,其中的groupby和agg函数是用于对数据进行分组和聚合操作的重要工具。
groupby函数可以将数据按照指定的列或者多个列进行分组,然后对每个分组进行相应的操作。它的基本语法如下:
```
df.groupby(by=grouping_columns)[columns_to_show].function()
```
其中,by参数指定了用于分组的列名或者列名列表,columns_to_show参数指定了需要显示的列名或者列名列表,function参数指定了对每个分组进行的操作,比如求和、计数、平均值等。
agg函数是groupby函数的一个补充,它可以对每个分组进行更加灵活的聚合操作。它的基本语法如下:
```
df.groupby(by=grouping_columns).agg({'column_name': 'function'})
```
其中,by参数和groupby函数一样,指定了用于分组的列名或者列名列表。agg函数的参数是一个字典,字典的键是需要聚合的列名,值是对应的聚合函数。
下面是一个示例,演示了groupby和agg函数的用法:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Nick', 'John'],
'Subject': ['Math', 'Math', 'Math', 'English', 'English', 'English'],
'Score': [80, 90, 75, 85, 95, 80]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按照Name列进行分组,并计算每个分组的平均分和总分
result = df.groupby('Name').agg({'Score': ['mean', 'sum']})
print(result)
```
输出结果如下:
```
Score
mean sum
Name
John 77 155
Nick 92 185
Tom 82 165
```
详解pandas groupby的agg函数
`agg`函数是pandas中的一个聚合函数,用于对数据进行聚合操作。它可以接受一个或多个聚合函数作为参数,对分组后的数据进行聚合操作,并返回聚合后的结果。
`agg`函数的语法如下:
```python
DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, observed=False).agg(func, *args, **kwargs)
```
其中,`by`参数用于指定按照哪些列进行分组;`func`参数用于指定聚合函数,可以是预定义的函数,也可以是自定义的函数;`*args`和`**kwargs`参数用于传递聚合函数的参数。
下面是一个简单的例子,使用`agg`函数对数据进行聚合操作:
```python
import pandas as pd
# 创建数据集
data = {
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Edward', 'Frank'],
'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'M', 'M'],
'age': [25, 32, 18, 47, 23, 38],
'score': [85, 72, 90, 68, 92, 78]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 对数据进行分组和聚合
grouped = df.groupby('gender')
result = grouped.agg({'age': ['mean', 'std'], 'score': 'max'})
print(result)
```
输出结果如下:
```
age score
mean std max
gender
F 25.000000 NaN 85
M 32.666667 11.198214 92
```
上面的代码中,我们首先创建了一个包含姓名、性别、年龄和分数的数据集。然后,我们使用`groupby`函数对数据按照性别进行分组。最后,我们使用`agg`函数对分组后的数据进行聚合操作,计算每个性别的年龄的均值和标准差,以及分数的最大值。
在`agg`函数的参数中,我们使用字典来指定每个列需要进行的聚合操作。其中,字典的键表示需要聚合的列名,字典的值可以是一个或多个聚合函数。在本例中,我们对年龄列指定了均值和标准差两个聚合函数,对分数列指定了最大值聚合函数。
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