Pandas知识点-详解聚合函数agg
Pandas知识点-详解聚合函数agg
Pandas提供了多个聚合函数，聚合函数可以快速、简洁地将多个函数的执行结果聚合到一起。
本文介绍的聚合函数为DataFrame.aggregate()，别名DataFrame.agg()，aggregate()和agg()是同一个函数，仅名字不同。
agg()参数和用法介绍
agg(self, func=None, axis=0, *args, **kwargs):
- func: 用于聚合数据的函数，如max()、mean()、count()等，函数必须满足传入一个DataFrame能正常使用，或传递到DataFrame.apply()中能正常使用。
func参数可以接收函数的名字、函数名的字符串、函数组成的列表、行/列标签和函数组成的字典。 - axis: 设置按列还是按行聚合。设置为0或index，表示对每列应用聚合函数，设置为1或columns，表示对每行应用聚合函数。
- *args: 传递给函数func的位置参数。
- **kwargs: 传递给函数func的关键字参数。
返回的数据分为三种：scalar（标量）、Series或DataFrame。
- scalar: 当Series.agg()聚合单个函数时返回标量。
- Series: 当DataFrame.agg()聚合单个函数时，或Series.agg()聚合多个函数时返回Series。
- DataFrame: 当DataFrame.agg()聚合多个函数时返回DataFrame。
传入单个参数
# coding=utf-8
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(
{'Col-1': [1, 3, 5], 'Col-2': [2, 4, 6],
'Col-3': [9, 8, 7], 'Col-4': [3, 6, 9]},
index=['A', 'B', 'C'])
print(df)
Col-1 Col-2 Col-3 Col-4
A 1 2 9 3
B 3 4 8 6
C 5 6 7 9
res1 = df.agg(np.mean)
print('-' * 30, '\n', res1, sep='')
res2 = df.mean() # 调用Python内置函数
print('-' * 30, '\n', res2, sep='')
res3 = df['Col-1'].agg(np.mean)
print('-' * 30, '\n', res3, sep='')
------------------------------
Col-1 3.0
Col-2 4.0
Col-3 8.0
Col-4 6.0
dtype: float64
------------------------------
Col-1 3.0
Col-2 4.0
Col-3 8.0
Col-4 6.0
dtype: float64
------------------------------
3.0
DataFrame应用单个函数时，agg()的结果与用apply()的结果等效，用DataFrame调用Python的内置函数也可以实现相同效果。
apply()详解参考：Pandas知识点-详解行列级批处理函数apply
Series对象在agg()中传入单个函数，聚合结果为标量值，也就是单个数据。
多种方式传入函数func
# 用列表的方式传入
res4 = df.agg([np.mean, np.max, np.sum])
print('-' * 30, '\n', res4, sep='')
# 用字典的方式传入
res5 = df.agg({'Col-1': [sum, max], 'Col-2': [sum, min], 'Col-3': [max, min]})
print('-' * 30, '\n', res5, sep='')
# 函数名用字符串的方式传入
res6 = df.agg({'Col-1': ['sum', 'max'], 'Col-2': ['sum', 'min'], 'Col-3': ['max', 'min']})
print('-' * 30, '\n', res6, sep='')
------------------------------
Col-1 Col-2 Col-3 Col-4
mean 3.0 4.0 8.0 6.0
amax 5.0 6.0 9.0 9.0
sum 9.0 12.0 24.0 18.0
------------------------------
Col-1 Col-2 Col-3
sum 9.0 12.0 NaN
max 5.0 NaN 9.0
min NaN 2.0 7.0
------------------------------
Col-1 Col-2 Col-3
sum 9.0 12.0 NaN
max 5.0 NaN 9.0
min NaN 2.0 7.0
在agg()中，可以用列表的方式传入多个函数，会将这些函数在每一列的执行结果聚合到一个DataFrame中，结果DataFrame中的索引为对应的函数名。
也可以用字典的方式按列/行指定聚合函数，会将指定列/行与对应函数的执行结果聚合到一个DataFrame中，列/行和函数没有对应关系的位置填充空值。
在上面的情况中，函数名都可以换成用字符串的方式传入，结果一样。
# 用元组的方式按列/行传入函数
res7 = df.agg(X=('Col-1', 'sum'), Y=('Col-2', 'max'), Z=('Col-3', 'min'),)
print('-' * 30, '\n', res7, sep='')
res8 = df.agg(X=('Col-1', 'sum'), Y=('Col-2', 'max'), Zmin=('Col-3', 'min'), Zmax=('Col-3', 'max'))
print('-' * 30, '\n', res8, sep='')
------------------------------
Col-1 Col-2 Col-3
X 9.0 NaN NaN
Y NaN 6.0 NaN
Z NaN NaN 7.0
------------------------------
Col-1 Col-2 Col-3
X 9.0 NaN NaN
Y NaN 6.0 NaN
Zmin NaN NaN 7.0
Zmax NaN NaN 9.0
agg()还支持将不同的列/行和函数组合成元组，赋值给一个自定义的索引名，聚合结果DataFrame的索引按自定义的值重命名。
用这种方式传入函数时，元组中只能有两个元素：列/行名和一个函数，不能同时传入多个函数，如果要对同一列/行执行多个函数，需要用多个元组多次赋值。
传入自定义函数和匿名函数
def fake_mean(s):
return (s.max()+s.min())/2
res9 = df.agg([fake_mean, lambda x: x.mean()])
print('-' * 40, '\n', res9, sep='')
res10 = df.agg([fake_mean, lambda x: x.max(), lambda x: x.min()])
print('-' * 40, '\n', res10, sep='')
----------------------------------------
Col-1 Col-2 Col-3 Col-4
fake_mean 3.0 4.0 8.0 6.0
<lambda> 3.0 4.0 8.0 6.0
----------------------------------------
Col-1 Col-2 Col-3 Col-4
fake_mean 3.0 4.0 8.0 6.0
<lambda> 5.0 6.0 9.0 9.0
<lambda> 1.0 2.0 7.0 3.0
传入自定义函数和匿名函数时，聚合结果中对应的索引也是显示函数名字，匿名函数显示<lambda>，有多个匿名函数时，同时显示<lambda>。
这里需要注意，只有匿名函数可以传入重复的函数，自定义函数和内置函数等不能重复，会报错SpecificationError: Function names must be unique if there is no new column names assigned。
自定义实现describe函数的效果
print(df.describe())
Col-1 Col-2 Col-3 Col-4
count 3.0 3.0 3.0 3.0
mean 3.0 4.0 8.0 6.0
std 2.0 2.0 1.0 3.0
min 1.0 2.0 7.0 3.0
25% 2.0 3.0 7.5 4.5
50% 3.0 4.0 8.0 6.0
75% 4.0 5.0 8.5 7.5
max 5.0 6.0 9.0 9.0
describe()函数包含了数值个数、均值、标准差、最小值、1/4分位数、中位数、3/4分位数、最大值。
from functools import partial
# 20%分为数
per_20 = partial(pd.Series.quantile, q=0.2)
per_20.__name__ = '20%'
# 80%分为数
per_80 = partial(pd.Series.quantile, q=0.8)
per_80.__name__ = '80%'
res11 = df.agg([np.min, per_20, np.median, per_80, np.max])
print('-' * 40, '\n', res11, sep='')
Col-1 Col-2 Col-3 Col-4
amin 1.0 2.0 7.0 3.0
20% 1.8 2.8 7.4 4.2
median 3.0 4.0 8.0 6.0
80% 4.2 5.2 8.6 7.8
amax 5.0 6.0 9.0 9.0
用agg()函数可以聚合实现describe()相同的效果，只要将函数组合在一起传给agg()即可。所以我们可以根据自己的需要来增加或裁剪describe()中的内容。
上面的例子中，pd.Series.quantile()是pandas中求分位数的函数，默认是求中位数，指定q参数可以计算不同的分位数。
partial()是Python的functools内置库中的函数，作用是给传入它的函数固定参数值，如上面分别固定quantile()的q参数为0.2/0.8。
分组聚合结合使用
# 先用groupby()分组再用agg()聚合
res12 = df.groupby('Col-1').agg([np.min, np.max])
print('-' * 40, '\n', res12, sep='')
# 分组后只聚合某一列
res13 = df.groupby('Col-1').agg({'Col-2': [np.min, np.mean, np.max]})
print('-' * 40, '\n', res13, sep='')
----------------------------------------
Col-2 Col-3 Col-4
amin amax amin amax amin amax
Col-1
1 2 2 9 9 3 3
3 4 4 8 8 6 6
5 6 6 7 7 9 9
----------------------------------------
Col-2
amin mean amax
Col-1
1 2 2.0 2
3 4 4.0 4
5 6 6.0 6
agg()经常接在分组函数groupby()的后面使用，先分组再聚合，分组之后可以对所有组聚合，也可以只聚合需要聚合的组。
groupby()详解参考：Pandas知识点-详解分组函数groupby
res14 = df.groupby('Col-1').agg(
c2_min=pd.NamedAgg(column='Col-2', aggfunc='min'),
c3_min=pd.NamedAgg(column='Col-3', aggfunc='min'),
c2_sum=pd.NamedAgg(column='Col-2', aggfunc='sum'),
c3_sum=pd.NamedAgg(column='Col-3', aggfunc='sum'),
c4_sum=pd.NamedAgg(column='Col-4', aggfunc='sum')
)
print('-' * 40, '\n', res14, sep='')
----------------------------------------
c2_min c3_min c2_sum c3_sum c4_sum
Col-1
1 2 9 2 9 3
3 4 8 4 8 6
5 6 7 6 7 9
pd.NamedAgg可以对聚合进行更精准的定义，它包含column和aggfunc两个定制化的字段，column设置用于聚合的列，aggfunc设置用于聚合的函数。
借助pd.NamedAgg，可以给column和aggfunc的组合自定义命名，自定义命名体现为聚合结果中的列名。
以上就是pandas中聚合函数agg()的用法介绍和分析，如果本文的内容对你有帮助，欢迎点赞、评论、收藏，也可以关注和联系我一起交流讨论。
参考文档：
[1] pandas中文网：https://www.pypandas.cn/docs/