Pandas中使用agg()函数统计行数|极客笔记

Pandas中使用agg()函数统计行数

Pandas是一个强大的Python数据分析库，它提供了大量的功能来处理和分析数据。其中，agg()函数是一个非常有用的工具，它可以用来对数据进行聚合操作。在本文中，我们将详细探讨如何使用Pandas的agg()函数来统计DataFrame中的行数，并通过多个示例代码来展示其应用。

1. 理解agg()函数

在Pandas中，agg()函数是用来聚合数据的一种方法，它可以接受一个或多个操作来对数据组进行处理。agg()函数可以用在DataFrame对象上，也可以用在groupby对象上，非常灵活。

示例代码1：创建DataFrame

import pandas as pd

data = {
    'Website': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'Year': [2020, 2021, 2022],
    'Sales': [100, 150, 200]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

Output:

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2. 使用agg()函数统计行数

统计行数是数据分析中的一个常见需求。使用agg()函数，我们可以轻松地计算出DataFrame中的行数。

示例代码2：使用agg()统计行数

import pandas as pd

data = {
    'Website': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'Year': [2020, 2021, 2022],
    'Sales': [100, 150, 200]
}
df = pd.DataFrame(data)

result = df.agg({'Year': 'count'})
print(result)

Output:

Pandas中使用agg()函数统计行数

3. 在groupby后使用agg()函数

当我们对数据进行分组后，可能需要对每个分组进行行数统计。agg()函数在这里同样适用。

示例代码3：分组后统计每组的行数

import pandas as pd

data = {
    'Website': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'Year': [2020, 2021, 2022, 2020],
    'Sales': [100, 150, 200, 150]
}
df = pd.DataFrame(data)

grouped = df.groupby('Year')
result = grouped.agg('count')
print(result)

Output:

Pandas中使用agg()函数统计行数

4. 使用agg()进行多重聚合

agg()函数的一个强大之处在于它可以执行多个聚合操作。这意味着我们可以在单个步骤中计算多个统计量。

示例代码4：同时计算总数、平均值和最小值

import pandas as pd

data = {
    'Website': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'Year': [2020, 2021, 2022],
    'Sales': [100, 150, 200]
}
df = pd.DataFrame(data)

result = df.agg({'Sales': ['count', 'mean', 'min']})
print(result)

Output:

Pandas中使用agg()函数统计行数

5. 结合条件的行数统计

有时候我们需要根据某些条件来统计行数。这可以通过在agg()函数中结合条件表达式来实现。

示例代码5：统计销售额超过100的行数

import pandas as pd

data = {
    'Website': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'Year': [2020, 2021, 2022],
    'Sales': [100, 150, 200]
}
df = pd.DataFrame(data)

result = df[df['Sales'] > 100].agg({'Sales': 'count'})
print(result)

Output:

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6. 使用自定义函数进行聚合

除了使用内置的聚合函数，Pandas的agg()函数还允许我们使用自定义函数来进行数据聚合。

示例代码6：使用自定义函数统计行数

import pandas as pd

data = {
    'Website': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'Year': [2020, 2021, 2022],
    'Sales': [100, 150, 200]
}
df = pd.DataFrame(data)

def count_rows(x):
    return len(x)

result = df.agg({'Year': count_rows})
print(result)

Output:

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7. 聚合多个列

在实际应用中，我们经常需要同时对多个列进行聚合操作。agg()函数可以轻松处理这种情况。

示例代码7：对多个列同时进行行数统计

import pandas as pd

data = {
    'Website': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'Year': [2020, 2021, 2022],
    'Sales': [100, 150, 200],
    'Customers': [20, 30, 40]
}
df = pd.DataFrame(data)

result = df.agg({'Year': 'count', 'Sales': 'count', 'Customers': 'count'})
print(result)

Output:

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8. 结合reset_index()使用

在使用groupby后，经常需要使用reset_index()来重置索引。这在使用agg()函数后尤其常见，因为聚合操作通常会改变原始的索引结构。

示例代码8：分组聚合后重置索引

import pandas as pd

data = {
    'Website': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'Year': [2020, 2021, 2022, 2020],
    'Sales': [100, 150, 200, 150]
}
df = pd.DataFrame(data)

grouped = df.groupby('Year')
result = grouped.agg('count').reset_index()
print(result)

Output:

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9. 使用agg()处理缺失数据

处理缺失数据是数据分析中的一个重要方面。agg()函数可以与其他Pandas函数结合使用，来处理含有缺失值的数据。

示例代码9：处理含有缺失值的列

import pandas as pd

data = {
    'Website': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'Year': [2020, 2021, None],
    'Sales': [100, None, 200]
}
df = pd.DataFrame(data)

result = df.agg({'Year': 'count', 'Sales': 'count'})
print(result)

Output:

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10. 结合lambda函数使用agg()

Lambda函数提供了一种快速定义简单函数的方法。在使用agg()函数时，我们可以结合lambda函数来执行更复杂的聚合操作。

示例代码10：使用lambda函数进行聚合

import pandas as pd

data = {
    'Website': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'Year': [2020, 2021, 2022],
    'Sales': [100, 150, 200]
}
df = pd.DataFrame(data)

result = df.agg({'Sales': lambda x: x.count()})
print(result)

Output:

Pandas中使用agg()函数统计行数

以上是使用Pandas的agg()函数进行行数统计的一些常见用法和示例。通过这些示例，我们可以看到agg()函数的灵活性和强大功能。接下来，我们将继续探索更多高级用法和技巧。

11. 结合多个条件的聚合

在数据分析中，我们经常需要根据多个条件来聚合数据。使用agg()函数，我们可以轻松实现这一点。

示例代码11：根据多个条件聚合数据

import pandas as pd

data = {
    'Website': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'Year': [2020, 2021, 2022],
    'Sales': [100, 150, 200],
    'Region': ['East', 'West', 'East']
}
df = pd.DataFrame(data)

grouped = df.groupby(['Region', 'Year'])
result = grouped.agg({'Sales': 'count'})
print(result)

Output:

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12. 使用agg()进行时间序列数据聚合

时间序列数据是金融、经济、气象等领域中常见的数据类型。使用agg()函数，我们可以对时间序列数据进行有效的聚合分析。

示例代码12：聚合时间序列数据

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建时间序列数据
date_rng = pd.date_range(start='1/1/2022', end='1/10/2022', freq='D')
df = pd.DataFrame(date_rng, columns=['date'])
df['data'] = np.random.randint(0, 100, size=(len(date_rng)))
df['Website'] = 'pandasdataframe.com'

# 设置日期为索引
df.set_index('date', inplace=True)

# 使用resample和agg进行聚合
result = df.resample('W').agg({'data': 'sum'})
print(result)

Output:

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13. 结合filter()使用agg()

有时候，在聚合之前，我们需要先过滤数据。Pandas提供了filter()函数，可以与agg()结合使用，实现数据的过滤和聚合。

示例代码13：使用filter()和agg()结合过滤和聚合数据

import pandas as pd

data = {
    'Website': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'Year': [2020, 2021, 2022],
    'Sales': [100, 150, 200],
    'Region': ['East', 'East', 'West']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 先过滤，后聚合
filtered_data = df[df['Region'] == 'East']
result = filtered_data.agg({'Sales': 'sum'})
print(result)

Output:

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14. 使用agg()进行多级聚合

在某些情况下，我们可能需要进行多级聚合，即在一个聚合操作完成后，再基于其结果进行进一步的聚合。这可以通过多次使用agg()函数来实现。

示例代码14：进行多级聚合

import pandas as pd

data = {
    'Website': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'Year': [2020, 2021, 2022],
    'Sales': [100, 150, 200],
    'Region': ['East', 'West', 'East']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 第一级聚合
first_agg = df.groupby('Region').agg({'Sales': 'sum'})

# 第二级聚合
second_agg = first_agg.agg({'Sales': 'mean'})
print(second_agg)

Output:

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15. 使用agg()与其他Pandas函数结合

agg()函数可以与Pandas的其他函数结合使用，以实现更复杂的数据处理和分析任务。

示例代码15：与其他Pandas函数结合使用agg()

import pandas as pd

data = {
    'Website': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'Year': [2020, 2021, 2022],
    'Sales': [100, 150, 200]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用agg()与cumsum()结合
result = df.agg({'Sales': 'sum'}).cumsum()
print(result)

Output:

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