如何使用 Pandas GroupBy.agg() 在单个列上执行多个聚合？

使用 Pandas GroupBy.agg() 在同一列上进行多个聚合

使用 Pandas 时，通常需要对同一列。虽然直观，但在 agg() 方法中多次指定同一列的直接方法在语法上并不正确。这就引出了如何使用 GroupBy.agg() 有效且简洁地将不同聚合函数应用于单个列的问题。

解决方案

截至 2022-06- 20、多重聚合的推荐做法是使用字典语法：

df.groupby('dummy').agg({
    'returns': {'Mean': np.mean, 'Sum': np.sum}
})

在此例如，“returns”列与平均值和总和函数一起聚合。生成的 DataFrame 将包含两个新列“Mean”和“Sum”，它们显示各自的聚合。

历史记录

采用字典之前语法上，多重聚合有两种替代方法：

1. 传递作为列表的函数：

df.groupby('dummy').agg({'returns': [np.mean, np.sum]})

此方法将函数作为列表直接传递给 agg()。 DataFrame 将包含两个新列，分别包含平均值和总和聚合的结果。

2. 将函数作为嵌套字典传递：

df.groupby('dummy').agg({'returns': {'f1': np.mean, 'f2': np.sum}})

与列表方法类似，函数作为字典中的字典传递。内部字典的键指定函数名称，而值是聚合函数。 DataFrame 将为每个指定的函数名称有一列。

以上是如何使用 Pandas GroupBy.agg() 在单个列上执行多个聚合？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！