DDR爱好者之家

Pandas聚合运算和分组运算的实现示例
站长资源 2024/11/26 佚名
24 1538
DDR爱好者之家 Design By 杰米

1.聚合运算

(1)使用内置的聚合运算函数进行计算

1>内置的聚合运算函数

sum(),mean(),max(),min(),size(),describe()...等等

2>应用聚合运算函数进行计算

import numpy as np
import pandas as pd
#创建df对象
dict_data = {
  'key1':['a','b','c','d','a','b','c','d'],
  'key2':['one','two','three','one','two','three','one','two'],
  'data1':np.random.randint(1,10,8),
  'data2':np.random.randint(1,10,8)
}
 
df = pd.DataFrame(dict_data)
print(df)
'''
  data1 data2 key1  key2
0   3   4  a  one
1   7   9  b  two
2   5   7  c three
3   3   4  d  one
4   8   7  a  two
5   4   7  b three
6   8   9  c  one
7   4   4  d  two
'''
#根据key1分组,进行sum()运算
df = df.groupby('key1').sum()
print(df)
'''
key1       
a    12   10
b     8   5
c     8   11
d    16   13
'''
#内置的聚合函数
print(df.groupby('key1').sum())
print('*'*50)
print(df.groupby('key1').max())
print('*'*50)
print(df.groupby('key1').min())
print('*'*50)
print(df.groupby('key1').mean())
print('*'*50)
print(df.groupby('key1').size())
print('*'*50)
#分组中非Nan数据的数量
print(df.groupby('key1').count())
print('*'*50)
print(df.groupby('key1').describe())

(2)自定义聚合函数进行计算

在使用自定义聚合函数的时候,需要用到一个agg()函数

#自定义聚合函数
#最大值-最小值
def peak_range(df):
  #返回数据范围差值
  return df.max()**2 - df.min()**2
 
#agg() 可以将聚合计算的结果祖闯成一个dataframe对象返回
 
print(df.groupby('key1').agg(peak_range))
 
#lambda
print(df.groupby('key1').agg(lambda df:df.max()-df.min()))

(3)应用多个聚合函数,默认列索引为函数名

#应用多个聚合函数,默认列索引为函数名
#通过元素重新命名列索引('列索引',函数)
print(df.groupby('key1').agg(['sum','std','mean',('range',peak_range)]))
'''
   data1           data2           
    sum    std mean range  sum    std mean range
key1                           
a    10 2.828427 5.0  40  12 2.828427 6.0  48
b    10 5.656854 5.0  80   8 1.414214 4.0  16
c    6 1.414214 3.0  12   9 0.707107 4.5   9
d    15 0.707107 7.5  15   8 2.828427 4.0  32
'''

(4)指定每一列使用某个聚合运算函数

#指定每一列使用某个聚合运算函数
print(df.groupby('key1').agg({'data1':'mean','data2':'sum'}))
'''
   data1 data2
key1       
a    5.0   12
b    5.0   8
c    3.0   9
d    7.5   8
'''

2.分组运算

(1)进行分组运算,并在运算后的结果列索引前加前缀

加前缀用到add_prefix('前缀')函数

#创建df对象
dict_data = {
  'key1':['a','b','c','d','a','b','c','d'],
  'key2':['one','two','three','one','two','three','one','two'],
  'data1':np.random.randint(1,10,8),
  'data2':np.random.randint(1,10,8)
}
 
df = pd.DataFrame(dict_data)
print(df)
'''
  data1 data2 key1  key2
0   1   5  a  one
1   9   3  b  two
2   3   6  c three
3   6   9  d  one
4   8   4  a  two
5   5   5  b three
6   9   6  c  one
7   4   1  d  two
'''
#按照key1分组,进行sum()运算
#在运算结果的列索引前添加前缀
k1_sum = df.groupby('key1').sum().add_prefix('sum_')
print(k1_sum)
'''
   sum_data1 sum_data2
key1           
a       9     9
b      14     8
c      12     12
d      10     10
'''

(2)进行分组运算,并把原始数据和结果数据合并

#创建df对象
dict_data = {
  'key1':['a','b','c','d','a','b','c','d'],
  'key2':['one','two','three','one','two','three','one','two'],
  'data1':np.random.randint(1,10,8),
  'data2':np.random.randint(1,10,8)
}
 
df = pd.DataFrame(dict_data)
print(df)
'''
  data1 data2 key1  key2
0   1   5  a  one
1   9   3  b  two
2   3   6  c three
3   6   9  d  one
4   8   4  a  two
5   5   5  b three
6   9   6  c  one
7   4   1  d  two
'''
#按照key1分组,进行sum()运算
#在运算结果的列索引前添加前缀
k1_sum = df.groupby('key1').sum().add_prefix('sum_')
print(k1_sum)
'''
   sum_data1 sum_data2
key1           
a       9     9
b      14     8
c      12     12
d      10     10
'''
#将运算结果和原始数据拼接到一起
#参数1:原始数据
#参数2:运算结果数据
pd.merge(df,k1_sum,left_on='key1',right_index=True)

(3)使用transform()函数,将计算结果按照原始数据排序成一个DataFrame对象

#创建df对象
dict_data = {
  'key1':['a','b','c','d','a','b','c','d'],
  'key2':['one','two','three','one','two','three','one','two'],
  'data1':np.random.randint(1,10,8),
  'data2':np.random.randint(1,10,8)
}
 
df = pd.DataFrame(dict_data)
print(df)
'''
  data1 data2 key1  key2
0   1   5  a  one
1   9   3  b  two
2   3   6  c three
3   6   9  d  one
4   8   4  a  two
5   5   5  b three
6   9   6  c  one
7   4   1  d  two
'''
#按照key1分组,进行sum()运算
#在运算结果的列索引前添加前缀
k1_sum = df.groupby('key1').sum().add_prefix('sum_')
print(k1_sum)
'''
   sum_data1 sum_data2
key1           
a       9     9
b      14     8
c      12     12
d      10     10
'''
#transform() 计算 会将计算的结果按照原始数据的排序组装成一个dataframe对象
k1_sum_tf = df.groupby('key1').transform(np.sum).add_prefix('sum_')
# print(k1_sum_tf.columns)
 
#把运算结果数据拼接到原始数据后
df[k1_sum_tf.columns] = k1_sum_tf
print(df)
'''
  data1 data2 key1  key2 sum_data1 sum_data2 sum_key2
0   5   4  a  one     9    12  onetwo
1   3   3  b  two     5    12 twothree
2   9   2  c three    14     9 threeone
3   6   5  d  one    11     9  onetwo
4   4   8  a  two     9    12  onetwo
5   2   9  b three     5    12 twothree
6   5   7  c  one    14     9 threeone
7   5   4  d  two    11     9  onetwo
'''

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

DDR爱好者之家 Design By 杰米
广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除！
DDR爱好者之家 Design By 杰米
ddrfans.com DDR爱好者之家
8,675无损音乐
1,324高清电影
213破解软件
70,141收录资讯

稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！

昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？

更新日志

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 南强小屋 黑松山资源网 白云城资源网
DDR爱好者之家 Design By 杰米