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Python自定義聚合函數(shù)merge與transform區(qū)別詳解

瀏覽:85日期:2022-07-24 15:13:59

1.自定義聚合函數(shù),結(jié)合agg使用

2. 同時使用多個聚合函數(shù)

3. 指定某一列使用某些聚合函數(shù)

4.merge與transform使用

import pandas as pd import numpy as np np.random.seed(1) dict_data = { ’k1’: [’a’, ’b’, ’c’, ’d’, ’a’, ’b’, ’c’, ’d’], ’k2’: [’A’, ’B’, ’C’, ’D’, ’A’, ’B’, ’C’, ’D’], ’data1’: np.random.randint(1,10,8), ’data2’: np.random.randint(1,10,8) } df = pd.DataFrame(dict_data) print(’df=n’,df) df2 = df.groupby(’k1’).sum() # df2 = df.sum() print('df.groupby(’k1’).sum()n',df2) # 使用聚合函數(shù) def cus(df): return df.max()-df.min() # 默認(rèn)列索引為列名。元組第0個元素‘Max’,‘mu_cus’為自定義列名稱,第一個元素為聚合函數(shù)名稱 print('使用聚合函數(shù)1n',df.groupby(’k1’).agg([’sum’,(’Max’,’max’),(’mu_cus’,cus)])) # 制定某一列使用某個聚合函數(shù), 元組不能用來重命名列名了,元組里面的函數(shù),表示這一列將會執(zhí)行的聚合函數(shù) print('使用聚合函數(shù)2n',df.groupby(’k1’).agg({’data1’:(’min’, ’max’),’data2’:’min’})) df3 = df.groupby(’k1’).sum().add_prefix(’sum_’) print(’df3=n’,df3) # 如果不使用add_prefix(’sum_’),那么在merge時候data1余data2列名相同,會被自動重命名 print(’merge=n’,pd.merge(df,df3,on=’k1’)) transform_df = df.groupby(’k1’).transform(np.sum).add_prefix(’sum_’) print(transform_df) df[transform_df.columns]=transform_df # transform_df.columns Index([’sum_k2’, ’sum_data1’, ’sum_data2’], dtype=’object’) # df[transform_df.columns.values]=transform_df #等價,# transform_df.columns.values [’sum_k2’, ’sum_data1’, ’sum_data2’] print(df) exit()

結(jié)果

df= k1 k2 data1 data20 a A 6 31 b B 9 52 c C 6 63 d D 1 34 a A 1 55 b B 2 36 c C 8 57 d D 7 8df.groupby(’k1’).sum() data1 data2k1 a 7 8b 11 8c 14 11d 8 11使用聚合函數(shù)1 data1 data2 sum Max mu_cus sum Max mu_cusk1 a 7 6 5 8 5 2b 11 9 7 8 5 2c 14 8 2 11 6 1d 8 7 6 11 8 5使用聚合函數(shù)2 data1 data2 min max mink1a 1 6 3b 2 9 3c 6 8 5d 1 7 3df3= sum_data1 sum_data2k1 a 7 8b 11 8c 14 11d 8 11merge= k1 k2 data1 data2 sum_data1 sum_data20 a A 6 3 7 81 a A 1 5 7 82 b B 9 5 11 83 b B 2 3 11 84 c C 6 6 14 115 c C 8 5 14 116 d D 1 3 8 117 d D 7 8 8 11 sum_k2 sum_data1 sum_data20 AA 7 81 BB 11 82 CC 14 113 DD 8 114 AA 7 85 BB 11 86 CC 14 117 DD 8 11 k1 k2 data1 data2 sum_k2 sum_data1 sum_data20 a A 6 3 AA 7 81 b B 9 5 BB 11 82 c C 6 6 CC 14 113 d D 1 3 DD 8 114 a A 1 5 AA 7 85 b B 2 3 BB 11 86 c C 8 5 CC 14 117 d D 7 8 DD 8 11Process finished with exit code 0

以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持好吧啦網(wǎng)。

標(biāo)簽: Python 編程
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