Numpy、Python和Pandas自定义聚合函数

在本文中，我们将介绍Numpy、Python和Pandas中如何自定义聚合函数。

聚合函数是一种将数据集（如DataFrame或Series）中的值聚合（例如求和、计数、平均值等）为单个结果值的函数。Pandas中的聚合函数可以使用内置函数（如sum、count、mean等），但有时这些函数不能满足我们的需求。在这种情况下，我们可以创建自定义聚合函数。

阅读更多：Numpy 教程

Numpy自定义聚合函数

在Numpy中，可以使用numpy.ufunc.reduce方法来定义自定义聚合函数。这种方法接受两个参数：一个聚合函数和一个数组。

例如，假设我们有一个数组[1, 2, 3, 4, 5]，我们想要计算该数组的平均值，但要排除数组中的最大和最小值。我们可以使用以下代码创建一个自定义聚合函数：

import numpy as np

def avg_without_extremes(arr):
    sum_without_extremes = np.sum(arr) - np.max(arr) - np.min(arr)
    return sum_without_extremes / (len(arr) - 2)

avg_func = np.frompyfunc(avg_without_extremes, 1, 1)

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
result = avg_func(arr)

print(result)

输出为3.0，表示计算了该数组的平均值，但排除了最大值和最小值。

Python自定义聚合函数

在Python中，可以使用内置的reduce函数来定义自定义聚合函数。reduce接受两个参数：一个聚合函数和一个可迭代对象（如列表或元组）。

例如，假设我们有一个列表[1, 2, 3, 4, 5]，我们想要计算该列表中所有偶数的和。我们可以使用以下代码创建一个自定义聚合函数：

from functools import reduce

def sum_even_nums(acc, curr):
    if curr % 2 == 0:
        return acc + curr
    else:
        return acc

lst = [1, 2, 3, 4, 5]
result = reduce(sum_even_nums, lst, 0)

print(result)

输出为6，表示计算了该列表中所有偶数的和。

Pandas自定义聚合函数

在Pandas中，可以使用DataFrame或Series的agg方法来定义自定义聚合函数。这种方法可以接受一个或多个自定义聚合函数。

例如，假设我们有一个DataFrame包含销售数据，其中一列是销售日期。我们想要计算每个月的总销售额。我们可以使用以下代码创建一个自定义聚合函数：

import pandas as pd

sales_data = pd.DataFrame({
    'date': ['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-02-01', '2020-02-02'],
    'sales': [100, 200, 300, 400]
})

def sum_sales_per_month(sales):
    return sales.sum()

sales_data['month'] = pd.to_datetime(sales_data['date']).dt.to_period('M')
monthly_sales = sales_data.groupby('month').agg(sum_sales_per_month)

print(monthly_sales)

输出为：

         sales
month         
2020-01    300
2020-02    700

该代码计算了每个月的总销售额。

总结

Numpy、Python和Pandas都提供了方法来定义自定义聚合函数。在使用聚合函数时，如果内置函数不能满足我们的需求，我们可以使用自定义聚合函数来解决问题。