pandas之分组聚合(agg,apply)

Pandas分组聚合 - 高级

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自定义聚合方式

在分组聚合的split-apply-combine过程中，apply是核心。Python 本身有高阶函数 apply() 来实现它

自定义聚合方式：aggregate()，或agg()

之前的聚合方式，所有列只能应用一个相同的聚合函数

agg()自定义聚合方式的优势：

聚合参数是列表
    对数据每列应用多个相同的聚合函数
聚合参数是字典
    对数据的每列应用一个或多个不同的聚合函数
聚合参数是自定义函数
    对数据进行一些复杂的操作
agg 方法将一个函数使用在一个数列上，然后返回一个标量的值。也就是说agg每次传入的是一列数据，对其聚合后返回标量

自定义聚合方式可以：

每个列应用不同的聚合方式
一个列应用多个聚合方式

 

 

df = pd.DataFrame({
    'name': ['张三','李四','王五','李四','王五','王五','赵六'],
    'chinese': [18, 53, 67, 63, 59, 70, 94],
    'math': [82, 63, 41, 59, 46, 39, 58],
    'english': [68, 52, 80, 86, 60, 98, 64],
    'test': ['一','一','一','二','二','三','一']
})
# 使用自定义聚合方式实现
df.groupby('name').agg(sum)
#聚合参数是列表
df.groupby('name').agg([sum, 'mean', np.min])  # 列表参数函数可以有多种不同写法：直接写函数名（容易出错），函数名写成字符串，ndarray数组函数
# 将聚合列索引改为自定义方式，元组实现
df.groupby('name')['chinese', 'math'].agg([('求和', sum), ('平均值', 'mean'), ('最小值', min)])
# 语文列聚合函数：求和
df.groupby('name').agg({'chinese': sum})
# 选中的多个列，每列都应用不同的多个聚合函数
df.groupby('name').agg({'chinese': [sum, 'mean'], 'math': [np.min, np.max]})

聚合参数是自定义函数

用于一些较为复杂的聚合工作

• 自定义聚合函数要比系统自带的、经过优化的函数慢得多。
• 因为在构造中间分组数据块时存在非常大的开销（函数调用、数据重排等）

def aaa(x):
    return x.max() - x.min()

df.groupby('name').agg(aaa)
# 匿名函数实现
df.groupby('name').agg(lambda x: x.max() - x.min())

#例：返回 DataFrame 某一列中 n 个最大值
# 定一个 top 函数，返回 DataFrame 某一列中 n 个最大值
def top(df, n=2, column='chinese'):
    return df.sort_values(by=column, ascending=False)[:n]
# 自定义函数分组聚合参数
df.groupby('name').apply(top, n=1, column='math')

总结在学习apply函数用法时候，他是可以作用dataframe.series，所以
def bbb(x):
    return x['chinese'].mean() >= 60
df.groupby('name').agg(bbb)  # 报错
df.groupby('name').apply(bbb)  # 返回seies
def bbb(x):
    return x.mean() >= 60
df.groupby('name').agg(bbb)  # 返回datafrmae布尔值
df.groupby('name').apply(bbb)  # 返回dataframe布尔值

　　

过滤数据

例子：输出所有语文考试平均分及格的数据

def bbb(x):
    return x.mean() >= 60

df.groupby('name').agg(bbb)  # 返回布尔值
df.groupby('name').filter(bbb)
#输出所有语文平均分及格的学生
df.groupby('name').filter(bbb).groupby('name').mean()

使用 transform 函数对所有的数据元素进行转换计算

def ccc(x):
    return x + 10

df.groupby('name').transform(ccc)

# 使用向量化运算方式实现
df[['chinese', 'math', 'english']] + 10

禁止分组键

分组键会跟原始对象的索引共同构成结果对象中的层次化索引

将group_keys=False传入groupby即可禁止该效果

df.groupby(['name','test']).sum()
df.groupby(['name','test'], as_index=False).sum()
	name	test	chinese	math	english
0	张三	一	18	82	68
1	李四	一	53	63	52
2	李四	二	63	59	86
3	王五	一	67	41	80
4	王五	三	70	39	98
5	王五	二	59	46	60
6	赵六	一	94	58	64

# 删除，删除分组带来的外层索引
df.groupby('name').apply(top, n=2, p='math')
df.groupby('name', as_index=False).apply(top, n=2, p='math')
df.groupby('name', group_keys=False).apply(top, n=2, p='math')