使用Pandas的`groupby`函数和`agg`函数可以方便地对数据进行分组并计算多个统计指标

最新推荐文章于 2024-10-23 20:27:25 发布
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本文介绍了如何利用Pandas的groupby和agg函数对数据进行分组并计算多个统计指标，如总和、平均值、最小值和最大值。通过提供字典指定列名和统计指标，可以自定义计算指标的名称，增强数据处理的灵活性。

使用Pandas的groupby函数和agg函数可以方便地对数据进行分组并计算多个统计指标。本文将介绍如何使用这两个函数来计算每个分组的多个统计指标，并且可以自定义计算指标的名称。

首先，让我们导入pandas库并创建一个示例数据集来演示这个过程：

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = {
   
   
    'Group': ['A', 'A', 'B'
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使用pandas的groupby函数和agg函数计算每个分组的多个统计指标并自定义计算指标的名称
TechNovaX的博客
08-09 501
其中，键是新的列名，值是一个元组，第一个元素是原始列名，第二个元素是聚合操作的函数。我们希望按照销售员和月份对数据进行分组，并计算每个分组的总销售额、平均销售额、最大销售额和最小销售额。下面我们使用一个示例数据集来说明如何使用groupby函数和agg函数计算每个分组的多个统计指标并自定义计算指标的名称。这样就可以得到一个包含了每个分组的总销售额、平均销售额、最大销售额和最小销售额的数据框了。使用pandas的groupby函数和agg函数计算每个分组的多个统计指标并自定义计算指标的名称。
使用agg函数计算分组的多个统计指标 Python
CyberGenius的博客
09-04 315
其中，agg函数是一个非常有用的函数，它可以用于计算分组数据的多个统计指标。通过传递一个字典参数，我们可以指定要计算的统计指标和应用的函数。这为数据分析和汇总提供了灵活的工具。agg函数接受一个字典作为参数，其中键表示要计算的统计指标，值表示应用于每个分组的函数。可以看到，agg函数根据产品编号分组计算了每个产品的销售总额、平均销售额和最大销售额，并将结果以DataFrame的形式返回。可以看到，我们分别对销售金额和销售日期应用了不同的统计函数，得到了每个产品的销售总额、最早销售日期和最晚销售日期的结果。
使用groupby分组后agg函数对单列进行多种运算和对多列进行多种运算
hooyying的博客
03-17 2447
import pandas as pd import numpy as np url = 'https://raw.githubusercontent.com/HoijanLai/dataset/master/PoliceKillingsUS.csv' df = pd.read_csv(url,sep=',') df 1.对多列运算 df.groupby('race').agg({'age':np.median,'signs_of_mental_illness':np.sum}) 2.对单列进行多个
Pandas数据分析：掌握agg()方法的高级应用“
小镇做题家
06-24 1241
DataFramePython对象是Python编程语言中的一个基本概念。在Python中，几乎所有的东西都是对象，包括但不限于数字、字符串、函数、类、模块、文件等。
pandas数据分组groupby()和统计函数agg()
蓝小白的博客
03-02 6575
数据分组 准备数据 # 一个Series其实就是一条数据，Series方法的第一个参数是data，第二个参数是index(索引)，如果没有传值会使用默认值（0-N） # index参数是我们自定义的索引值，注意：参数值的个数一定要相同。 # 在创建Series时数据并不一定要是列表，也可以将一个字典传进去。 from pandas import Series, DataFrame # 使用字典创建 index_list = ['001', '002', '003', '004', '005', '006'
pandas使用groupby函数按照多个分组变量进行分组聚合统计、使用agg函数计算分组的多个统计指标（grouping by multiple columns in dataframe）
data+scenario+science+insight
01-11 2253
pandas使用groupby函数按照多个分组变量进行分组聚合统计、使用agg函数计算分组的多个统计指标（grouping by multiple columns in dataframe）
Pandas分组函数groupby、聚合函数agg和转换函数transform
小龙在线
10-28 1222
by: 指定根据哪个/哪些字段分组，默认值是None，按多个字段分组时传入列表。by参数可以按位置参数的方式传入。axis: 设置按列分组还是按行分组，0或index表示按列分组，1或columns表示按行分组，默认值为0。level: 当DataFrame的索引为多重索引时，level参数指定用于分组的索引，可以传入多重索引中索引的下标（0,1…）或索引名，多个用列表传入。
Pandas | agg() | 对分组（GroupBy）后的数据应用聚合函数的强大工具
HG0724的博客
10-23 1620
你还可以在agg()result这将对'C'和'D'列应用自定义函数，计算每个组的最大值和最小值之差。
python使用pandas中的groupby函数和agg函数计算每个分组数据的两个分位数（例如、百分之10分位数和百分之90分位数）
data+scenario+science+insight
03-12 4285
python使用pandas中的groupby函数和agg函数计算每个分组数据的两个分位数（例如、百分之10分位数和百分之90分位数）
pandas使用groupby和agg函数聚合统计数据、返回每个分组下的结果数据列表list(grouping rows into lists in dataframe)
data+scenario+science+insight
04-18 1103
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pandas获取groupby分组里最大值所在的行方法
12-25
pandas获取groupby分组里最大值所在的行方法 如下面这个DataFrame,按照Mt分组，取出Count最大的那行 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Sp':['a','b','c','d','e','f'], 'Mt':['s1', 's1', 's2','s2','s2','s3'], 'Value':[1,2,3,4,5,6], 'Count':[3,2,5,10,10,6]}) df Count Mt Sp Value 0 3 s1 a 1 1 2 s1 b 2 2 5 s2 c 3 3 10 s2
python处理数据的风骚操作[pandas 之 groupby&agg]
weixin_33921089的博客
12-12 1206
介绍 每隔一段时间我都会去学习、回顾一下python中的新函数、新操作。这对于你后面的工作是有一定好处的。本文重点介绍了pandas中groupby、Grouper和agg函数的使用。这2个函数作用类似，都是对数据集中的一类属性进行聚合操作，比如统计一个用户在每个月内的全部花销，统计某个属性的最大、最小、累和、平均等数值。 其中，agg是...
pandas中聚合函数agg的用法
从此醉
03-07 9453
pandas中的聚合函数agg的用法
快乐学习Pandas-分组
water19111213的博客
04-26 436
详细内容可以参考：https://github.com/datawhalechina/joyful-pandas第三章内容 本文将就可能理解起来会有问题的几个内容进行介绍。 一、SAC过程 1. 内涵 SAC指的是分组操作中的split-apply-combine过程 其中split指基于某一些规则，将数据拆成若干组，apply是指对每一组独立地使用函数，combine指将每一组的结果组合成某一类...
#Python 27- Pandas模块-agg分组多种计算
Pysamlam的博客
09-04 1110
有时候aggregate不能满足需求，因为我们要对分组数据进行多种计算，比如要同时计算各组数据的平均数、标准差、总数等等，这时候用agg()就比较好了。先引入必要的变量，...
Pandas中DataFrameGroupBy.agg函数支持的方法
璀璨 - 帝禹
04-12 1564
aggregate方法允许您对分组后的数据应用各种聚合函数，以计算每组中的列值的特定统计量或执行其他聚合操作。它支持内置的NumPy函数、Pandas提供的统计方法以及其他可向量化应用的Python函数。还支持您自定义的 Python 函数，只要这些函数能够接受数组（如NumPy数组或Pandas Series）作为输入，并返回单个值或一个与输入形状相同的新数组。支持广泛且灵活的聚合函数选择，包括但不限于上述列出的内置函数以及用户自定义函数，可以根据实际数据分析需求进行选择和组合。您可以通过传递一个字典给。
pandas - groupby, agg分组统计
呵呵
08-21 3万+
参考文献 http://jingyan.baidu.com/article/adc8151358a781f723bf73c4.html http://jingyan.baidu.com/article/d45ad148947fd369552b80f6.html
pandas学习笔记—agg()函数详解
热门推荐
sunmingyang1987的博客
06-14 3万+
目录1、agg()函数定义2、举例2.1 简单的列或行统计2.2 自定义统计函数2.3 先groupby()再agg() 1、agg()函数定义 agg()函数是聚合函数， DataFrame.agg（func，axis = 0，* args，** kwargs ） @@@func : 实现某种统计功能的函数，如果要不同列用求不同统计量，则用字典{‘行名/列名’，‘函数名’}指定。 2、举例 2.1 简单的列或行统计 import pandas as pd import numpy as np df1=pd
【pandas之聚合函数agg方法实战记录】
Smile_Lai的博客
08-24 2388
在pandas中, 为了统一计算多列数据的不同值不如求和,计数,最大值,最小值,中位数,平均值等,引入agg聚合函数，agg和aggregate两个函数指向同一个方法，使用时写任意一个即可。使用agg聚合函数进行统计各种类型的值时,先要进行groupby分组操作,按照需要统计的某一个维度(某一列)统一进行聚合计算(count,sum,max.mean等)
如何使用Pandas的groupby和agg方法对多列计算差值
最新发布
07-25
在使用 Pandas 进行数据处理时，若需要对多列数据计算差值，并结合 `groupby` 和 `agg` 方法，可以通过以下方式实现。 首先，可以使用 `groupby` 按照指定列进行分组，然后使用 `agg` 函数对每组数据执行聚合操作。为了计算差值，可以在 `agg` 中使用 `lambda` 表达式或自定义函数来实现。例如，计算两个列之间的差值并保留原始数据结构，可以结合 `transform` 函数来保持结果与原数据对齐。 以下是一个示例代码，展示如何按“类别”列对“值1”和“值2”列进行分组，并计算每组内两列的差值： ```python import pandas as pd # 创建示例数据 df = pd.DataFrame({ '类别': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A'], '值1': [10, 15, 20, 25, 30], '值2': [5, 10, 15, 20, 25] }) # 计算每组内“值1”与“值2”的差值 df['差值'] = df.groupby('类别').apply(lambda x: (x['值1'] - x['值2'])).reset_index(drop=True) print(df) ``` 若希望在聚合后返回每组的平均差值或其他统计量，可以使用 `agg` 函数并传入多个聚合操作： ```python # 计算每组的差值均值和标准差 grouped = df.groupby('类别').agg( 平均差值=('差值', 'mean'), 标准差=('差值', 'std') ) print(grouped) ``` 上述方法可以扩展到多个列的差值计算，只需为每对列分别定义差值列，或在 `agg` 中使用字典形式指定多个聚合函数。例如，若要对“值1”和“值2”以及“值3”和“值4”分别求差值并计算均值： ```python # 假设新增两列“值3”和“值4” df['值3'] = [1, 2, 3, 4, 5] df['值4'] = [5, 4, 3, 2, 1] # 定义差值列 df['差值1'] = df['值1'] - df['值2'] df['差值2'] = df['值3'] - df['值4'] # 分组后计算差值列的平均值 grouped = df.groupby('类别').agg( 平均差值1=('差值1', 'mean'), 平均差值2=('差值2', 'mean') ) print(grouped) ``` 通过这种方式，可以灵活地对多列进行差值计算，并结合 `groupby` 和 `agg` 实现复杂的分组统计分析。
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