如何在pandas聚合中计算不同的数据

下面是针对在pandas聚合中计算不同数据的详细攻略：

1. 聚合函数

在pandas聚合中，有以下几种聚合函数可供使用：

• count() 计数
• sum() 求和
• mean() 求均值
• median() 求中位数
• min() 求最小值
• max() 求最大值
• var() 计算方差
• std() 计算标准差
• describe() 统计描述信息

2. 分组聚合

在进行聚合计算时，需要先按照指定的条件进行分组，再对每个组进行聚合计算。下面是分组聚合的基本步骤：

1. 使用groupby()方法对数据进行分组，并指定分组条件。
2. 对分组后的数据进行聚合计算，例如求和、均值等。
3. 使用agg()方法将聚合计算应用到每个组上，并将其结果聚合为一个新的DataFrame。

例如，我们有以下数据集：

import pandas as pd

data = {
    'name': ['John', 'Mary', 'Tom', 'John', 'Mary', 'Tom'],
    'age': [21, 23, 22, 24, 25, 23],
    'score': [90, 85, 80, 95, 90, 85]
}

df = pd.DataFrame(data)

这个数据集包含三列数据：name、age和score。现在我们要按照name列对数据进行分组，然后求每个组的平均年龄和平均分数。下面是实现的代码：

grouped = df.groupby('name')
result = grouped['age', 'score'].mean().reset_index()

这里使用了groupby()方法将数据按照name列进行分组，并且使用mean()方法求每个组的均值。最终结果为一个新的DataFrame，其中包含了每个组的名称、平均年龄和平均分数。

3. 多重分组

在进行聚合计算时，也可以对多个列进行分组，这被称作多重分组。多重分组的基本步骤与单层分组类似，只不过需要指定多个分组条件。

例如，我们有以下数据集：

import pandas as pd

data = {
    'name': ['John', 'Mary', 'Tom', 'John', 'Mary', 'Tom', 'John', 'Mary', 'Tom'],
    'sex': ['M', 'F', 'M', 'M', 'F', 'M', 'M', 'F', 'M'],
    'age': [21, 23, 22, 24, 25, 23, 22, 24, 25],
    'score': [90, 85, 80, 95, 90, 85, 75, 88, 92]
}

df = pd.DataFrame(data)

这个数据集包含四列数据：name、sex、age和score。现在我们要按照name和sex两列对数据进行分组，然后求每个组的平均年龄和平均分数。下面是实现的代码：

grouped = df.groupby(['name', 'sex'])
result = grouped['age', 'score'].mean().reset_index()

这里使用了groupby()方法将数据按照name和sex两列进行分组，并且使用mean()方法求每个组的均值。最终结果为一个新的DataFrame，其中包含了每个组的名称、性别、平均年龄和平均分数。

4. 计算不同的数据

除了常见的聚合函数，我们也可以自定义计算函数来计算不同的数据。这种方法可以通过agg()方法实现，下面是示例代码：

def diff(arr):
    return arr.max() - arr.min()

grouped = df.groupby('name')
result = grouped['score'].agg(['mean', diff])

这里我们自定义了一个函数diff()，用于计算每个组中的分数最大值和最小值的差值。然后我们使用agg()方法将mean()和diff()两个聚合函数分别应用到每个组上，并将其结果聚合为一个新的DataFrame。

5. 结论

以上就是在pandas聚合中计算不同数据的完整攻略，包括了聚合函数、分组聚合、多重分组和自定义计算函数等内容。希望这篇攻略能够帮助到你！