Python自定义聚合函数merge与transform区别详解
作者:懒惰的星期六 发布时间:2022-09-14 11:45:30
标签:Python,聚合,函数,merge,transform
1.自定义聚合函数,结合agg使用
2. 同时使用多个聚合函数
3. 指定某一列使用某些聚合函数
4.merge与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)
# 使用聚合函数
def cus(df):
return df.max()-df.min()
# 默认列索引为列名。元组第0个元素‘Max',‘mu_cus'为自定义列名称,第一个元素为聚合函数名称
print("使用聚合函数1\n",df.groupby('k1').agg(['sum',('Max','max'),('mu_cus',cus)]))
# 制定某一列使用某个聚合函数, 元组不能用来重命名列名了,元组里面的函数,表示这一列将会执行的聚合函数
print("使用聚合函数2\n",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时候data1余data2列名相同,会被自动重命名
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 #等价,# transform_df.columns.values ['sum_k2', 'sum_data1', 'sum_data2']
print(df) exit()
结果
df=
k1 k2 data1 data2
0 a A 6 3
1 b B 9 5
2 c C 6 6
3 d D 1 3
4 a A 1 5
5 b B 2 3
6 c C 8 5
7 d D 7 8
df.groupby('k1').sum()
data1 data2
k1
a 7 8
b 11 8
c 14 11
d 8 11
使用聚合函数1
data1 data2
sum Max mu_cus sum Max mu_cus
k1
a 7 6 5 8 5 2
b 11 9 7 8 5 2
c 14 8 2 11 6 1
d 8 7 6 11 8 5
使用聚合函数2
data1 data2
min max min
k1
a 1 6 3
b 2 9 3
c 6 8 5
d 1 7 3
df3=
sum_data1 sum_data2
k1
a 7 8
b 11 8
c 14 11
d 8 11
merge=
k1 k2 data1 data2 sum_data1 sum_data2
0 a A 6 3 7 8
1 a A 1 5 7 8
2 b B 9 5 11 8
3 b B 2 3 11 8
4 c C 6 6 14 11
5 c C 8 5 14 11
6 d D 1 3 8 11
7 d D 7 8 8 11
sum_k2 sum_data1 sum_data2
0 AA 7 8
1 BB 11 8
2 CC 14 11
3 DD 8 11
4 AA 7 8
5 BB 11 8
6 CC 14 11
7 DD 8 11
k1 k2 data1 data2 sum_k2 sum_data1 sum_data2
0 a A 6 3 AA 7 8
1 b B 9 5 BB 11 8
2 c C 6 6 CC 14 11
3 d D 1 3 DD 8 11
4 a A 1 5 AA 7 8
5 b B 2 3 BB 11 8
6 c C 8 5 CC 14 11
7 d D 7 8 DD 8 11
Process finished with exit code 0
来源:https://www.cnblogs.com/sunupo/p/12941713.html
0
投稿
猜你喜欢
- 本文实例讲述了Python实现对excel文件列表值进行统计的方法。分享给大家供大家参考。具体如下:#!/usr/bin/env pytho
- 如下所示:data = np.random.randn(20)factor = pd.cut(data,4)pd.get_dummies(f
- 简介:fixture区别于unnitest的传统单元测试(setup/teardown)有显著改进:1.有独立的命名,并通过声明它们从测试函
- Online人们搜索、浏览、阅读、跟帖、互动投票,玩游戏,甚至在线买卖交易。这些行为都是“用户体验”,听起来用户体验似乎无所不能,造成了互联
- 首先声明:本人虽然在web前端岗位干了好多年,但无奈岗位对技术要求不高。html,css用的比较多,JavaScript自己原创的很少,基本
- 前言突然想起来之前讲SQL注入时忘记讲一下这个宽字节注入了,因为这个知识点还是挺重要的,所以本文就带大家了解一下宽字节注入的原理以及应用方法
- 1.获取当前时间的两种方法:import datetime,timenow = time.strftime("%Y-%m-%d %
- 在本文中,此示例标准蓝图的存储过程命名方法只适用于SQL内部,假如你正在创建一个新的存储过程,或是发现一个没有按照这个标准构造的存储过程,即
- PDOStatement::errorInfoPDOStatement::errorInfo — 获取跟上一次语句句柄操作相关的扩展错误信息
- 有时候,我们需要将文本转换为图片,比如发长微博,或者不想让人轻易复制我们的文本内容等时候。目前类似的工具已经有了不少,不过我觉得用得都不是很
- 因为有把python程序打包成exe的需求,所以,有了如下的代码import timeclass LoopOver(Exception):
- 本文以抢购、秒杀为例。介绍如何在高并发状况下确保数据正确。 在高并发请求下容易参数两个问题 1.数据出错,导致产品超卖。 2.频繁操作数据库
- 修改HTMLTestRunner.py以支持python3+搜索到的结果整理修改一: 在python shell里输入 >>&g
- 本文实例讲述了thinkPHP框架通过Redis实现增删改查操作的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:一、概述Redis是一个NoSQL数
- 在用HTML(HyperText Markup Language,超文本链接标示语言)语言编写Web页面时,由于所用的Web浏览器对HTML
- 本文实例为大家分享了python+pygame实现坦克大战的具体代码,供大家参考,具体内容如下一、首先导入pygame库二、源码分享#cod
- 使用 scipy.signal 的 argrelextrema 函数(API),简单方便import numpy as np import
- Firefox 2.0 在对 XML 的支持方面有几个重要的改进。目前它的用户部署如日中天。了解 Firefox 2.0 XML 特性的改进
- 一、Python安装Window系统下,python的安装很简单。访问python.org/download,下载最新版本,安装过程与其他w
- 本文实例讲述了Python数据分析之双色球统计单个红和蓝球哪个比例高的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:统计单个红球和蓝球,哪个组合最多