python?pandas中的agg函數(shù)用法
更新時間：2022年05月12日 14:02:38 作者：python小工具
這篇文章主要介紹了python?pandas中的agg函數(shù)用法，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教
pandas中的agg函數(shù)
python中的agg函數(shù)通常用于調(diào)用groupby（）函數(shù)之后，對數(shù)據(jù)做一些聚合操作，包括sum，min,max以及其他一些聚合函數(shù)
如下所示：
>>> df = pd.read_excel(r"D:/myExcel/1.xlsx") >>> df ? ? ? ? A ? B ? C 0 ? ? bob ?12 ?45 1 ?millor ?15 ?23 2 ? ? bob ?34 ?88 3 ? ? bob ?98 ?23
（1）獲取按A分組后B列的最大值
>>> df.groupby(by='A').agg({'B':'max'})
? ? ? ? ?B
A ? ? ? ??
bob ? ? 98
millor ?15（2）獲取按A分組后B列的最大值和最小值
>>> df.groupby(by='A').agg({'B':['max','min']})
? ? ? ? ?B ? ?
? ? ? ?max min
A ? ? ? ? ? ??
bob ? ? 98 ?12
millor ?15 ?15（3）獲取按A分組后B列的最大值和最小值以及C列的最大值
>>> df.groupby(by='A').agg({'B':['max','min'], 'C':'min'})
? ? ? ? ?B ? ? ? C
? ? ? ?max min min
A ? ? ? ? ? ? ? ??
bob ? ? 98 ?12 ?23
millor ?15 ?15 ?23（4）默認(rèn)是以函數(shù)名稱命名的，可以修改
>>> df.groupby(by='A').agg( b_min=pd.NamedAgg(column='B', aggfunc='min'), b_max=pd.NamedAgg(column='B', aggfunc='max')) ? ? ? ? b_min ?b_max A ? ? ? ? ? ? ? ? ?? bob ? ? ? ?12 ? ? 98 millor ? ? 15 ? ? 15
通常在調(diào)用完agg函數(shù)后需要reset_index，因為pandas會默認(rèn)將groupby()的列也做為index傳到結(jié)果中
>>> df.groupby('A').B.agg(['min', 'max'])
? ? ? ? min ?max
A ? ? ? ? ? ? ??
bob ? ? ?12 ? 98
millor ? 15 ? 15
>>> df.groupby('A').B.agg(['min', 'max']).reset_index()
? ? ? ? A ?min ?max
0 ? ? bob ? 12 ? 98
1 ?millor ? 15 ? 15這就是python小工具關(guān)于agg函數(shù)的介紹，挺有用 的一個函數(shù)。
pandas詳解 聚合運算agg()
在數(shù)據(jù)分析中，分組聚合二者缺一不可。對數(shù)據(jù)聚合（求和、平均值等）通常是不可避免的。pd.agg()很方便進行聚合操作。
1. 創(chuàng)建DataFrame對象
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'sex':list('FFMFMMF'),'smoker':list('YNYYNYY'),'age':[21,30,17,37,40,18,26],'weight':[120,100,132,140,94,89,123]})
grouped = df1.groupby(['sex','smoker']) # sex有 F M 二值，smoker有 Y N 二值，故分成四組。
2. 單列聚合
grouped['age'].agg('mean')
sex smoker
F N 30.0
Y 28.0
M N 40.0
Y 17.5
Name: age, dtype: float64
3. 多列聚合
grouped.agg('mean')
4. 多種聚合運算
grouped['age'].agg(['min','max'])
5. 多種聚合運算并更改列名
grouped['age'].agg([('A','mean'),('B','max')])
6. 不同的列運用不同的聚合函數(shù)
grouped.agg({'age':['sum','mean'], 'weight':['min','max']})
7. 使用自定義的聚合函數(shù)
def Max_cut_Min(group):
return group.max()-group.min()
grouped.agg(Max_cut_Min)
8. 方便的descibe
grouped.describe()
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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