极客笔记Pandas – 可以使用两种不同的聚合方法来聚合两列吗
在本文中，我们将会讨论Pandas中使用两种不同的聚合方法来聚合两列的可能性。聚合在数据分析中是一项十分常见的任务，而Pandas中提供了多种聚合方法来满足不同的需求。在某些情况下，我们可能会需要对同一列使用不同的聚合方法，那么能否使用不同的聚合方法来聚合两列呢？
阅读更多：Pandas 教程
可以使用pandas的agg方法来实现
答案是可以的，我们可以使用pandas的agg方法来实现。使用agg方法可以对DataFrame或Series执行多个聚合操作，其中每个操作指定为字符串。为了使用两种不同的聚合方法来聚合两列，我们需要创建一个字典，键是列名，值是聚合方法字符串列表。
如下所示，我们使用一个示例数据集来演示如何使用agg方法来聚合两列。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'one', 'two'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
'D': [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16]})
aggregations = {
'C': ['sum', 'mean'],
'D': ['min', 'max']
}
result = df.groupby(['A', 'B']).agg(aggregations)
print(result)
输出如下：
C D
sum mean min max
A B
bar one 6 3.0 4 12
two 4 4.0 8 12
foo one 8 4.0 2 14
two 8 4.0 8 16
从输出结果可以看出，我们成功地对两列分别使用了不同的聚合方法。
如何自定义聚合方法？
除了使用agg方法进行聚合外，我们还可以使用自定义的聚合函数来聚合数据。我们可以使用apply方法来应用自定义的聚合函数。
如下所示，我们使用一个自定义的聚合函数来计算平均值和中位数。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'one', 'two'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
'D': [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16]})
def custom_agg(x):
return pd.Series([np.mean(x), np.median(x)], index=['mean','median'])
result = df.groupby(['A', 'B'])[['C', 'D']].apply(custom_agg)
print(result)
输出如下：
C D
mean median mean median
A B
bar one 3.000000 3.0 8.0 8.0
two 4.000000 4.0 10.0 10.0
foo one 4.000000 4.0 8.0 8.0
two 4.666667 5.0 10.0 10.0
总结
在本文中，我们讨论了如何使用Pandas中的agg方法和自定义聚合函数来对两列应用不同的聚合方法。使用agg方法可以轻松地实现对多个聚合方法的应用，而使用自定义聚合函数可以更加灵活地满足不同的需求。在实际数据分析的过程中，灵活运用聚合方法可以帮助我们更好地理解和挖掘数据中的信息，从而得出更准确的结论和决策。