Pandas 취 합 연산 agg()의 예제 코드 구현

머리말
데이터 분석 에서 그룹 집합 은 둘 중 하나 가 없어 서 는 안 된다.데이터 집합(구 화,평균치 등)은 일반적으로 불가피 하 다pd.agg()취 합 작업 이 편리 합 니 다.
1.DataFrame 대상 만 들 기

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  F M   ，smoker  Y N   ，     。

2.단일 집합

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.다 열 집합

grouped.agg('mean')

4.다 중 집합 연산

grouped['age'].agg(['min','max'])

5.다 중 집합 연산 및 열 이름 변경

grouped['age'].agg([('A','mean'),('B','max')])

6.서로 다른 열 은 서로 다른 집합 함 수 를 사용한다.

grouped.agg({'age':['sum','mean'], 'weight':['min','max']})

7.사용자 정의 취 합 함수 사용

def Max_cut_Min(group):
    return group.max()-group.min()

grouped.agg(Max_cut_Min)

8.편리 한 desibe

grouped.describe()

참고 블 로그:link
Pandas 취 합 연산 agg()의 예제 코드 에 관 한 이 글 은 여기까지 소개 되 었 습 니 다.Pandas 취 합 연산 agg()내용 은 우리 의 이전 글 을 검색 하거나 아래 의 관련 글 을 계속 조회 하 시기 바 랍 니 다.앞으로 많은 응원 바 랍 니 다!