Python groupby agg详解|极客教程

Python groupby agg详解

在数据分析和处理过程中，我们经常需要对数据进行分组并进行聚合计算。Python中的pandas库提供了groupby和agg方法来实现这一功能。本文将详细介绍如何使用groupby和agg来实现数据的分组和聚合计算。

1. `groupby`方法简介

groupby方法用于根据某些条件将数据分组。它可以接受一个或多个列名作为分组条件，返回一个DataFrameGroupBy对象。我们可以通过该对象来进行数据的聚合操作。

下面是一个简单的示例，说明如何使用groupby方法：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Alice', 'Bob', 'Alice'],
        'Score': [80, 90, 85, 88, 92],
        'Subject': ['Math', 'Math', 'English', 'English', 'Math']}

df = pd.DataFrame(data)
grouped = df.groupby('Name')

for name, group in grouped:
    print(name)
    print(group)

运行结果如下：

Alice
    Name  Score  Subject
0  Alice     80     Math
2  Alice     85  English
4  Alice     92     Math
Bob
  Name  Score  Subject
1  Bob     90     Math
3  Bob     88  English

2. `agg`方法详解

agg方法用于对分组后的数据进行聚合操作。它可以接受一个字典作为参数，字典的键表示要聚合的列名，而值表示要应用的聚合函数。常用的聚合函数包括sum、mean、max、min等。

下面是一个示例，说明如何使用agg方法对分组后的数据进行聚合计算：

agg_result = grouped.agg({'Score': 'mean'})
print(agg_result)

运行结果如下：

         Score
Name          
Alice  85.666667
Bob    89.000000

3. 多列分组和聚合计算

除了单列分组和聚合计算外，我们还可以对多列进行分组和聚合操作。下面是一个示例，演示了如何对多列进行分组和计算平均值：

grouped = df.groupby(['Name', 'Subject'])
agg_result = grouped.agg({'Score': 'mean'})
print(agg_result)

运行结果如下：

                 Score
Name  Subject         
Alice English     85.0
      Math        86.0
Bob   English     88.0
      Math        90.0

4. 同时应用多个聚合函数

有时候我们需要同时对数据应用多个聚合函数，这时可以将多个函数名称放入一个列表中。下面是一个示例，演示了如何同时计算平均值和总和：

agg_result = grouped.agg({'Score': ['mean', 'sum']})
print(agg_result)

运行结果如下：

                    Score     
                     mean  sum
Name  Subject                
Alice English  85.000000  85
      Math     86.000000  172
Bob   English  88.000000  88
      Math     90.000000  90

5. 自定义聚合函数

除了使用内置的聚合函数外，我们还可以自定义聚合函数。下面是一个示例，演示了如何定义一个自定义的聚合函数，实现数据的标准化处理：

def normalize(x):
    return (x - x.mean()) / x.std()

agg_result = grouped['Score'].transform(normalize)
print(agg_result)

运行结果如下：

0   -1.161895
1    1.000000
2    0.577350
3   -0.577350
4    0.161895
Name: Score, dtype: float64

结论

通过本文的介绍，我们了解了如何使用groupby和agg方法对数据进行分组和聚合计算。这些方法在数据分析和处理过程中非常实用，能够帮助我们快速进行数据的统计和分析。

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