如何使用“命名聚合” [重复]

Posted 2023-03-11

【中文标题】如何使用“命名聚合” [重复]

【英文标题】：How to use "Named aggregation" [duplicate]

【发布时间】：2019-11-29 08:15:31

【问题描述】：

我想在 pandas DataFrameGroupBy 的同一列上应用两个不同的聚合并命名新列。

我已尝试使用文档中显示的内容。 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/groupby.html#named-aggregation

In [82]: animals.groupby("kind").agg(
   ....:     min_height=('height', 'min'),
   ....:     max_height=('height', 'max'),
   ....:     average_weight=('weight', np.mean),
   ....: )
   ....: 
Out[82]: 
      min_height  max_height  average_weight
kind                                        
cat          9.1         9.5            8.90
dog          6.0        34.0          102.75

我想做的事情是：

df = pd.DataFrame("year": [2001, 2001, 2001, 2005, 2005],
                   "value": [1, 2, 5, 3, 1])

df = df.groupby("year").agg(sum=('value', 'sum'),
                            count=('value', 'size'))

但是，这给出了以下内容：

TypeError: aggregate() missing 1 required positional argument: 'arg'

【问题讨论】：

我在命名聚合here. 上写了一个非常详细的答案@您实际上是在问如何在同一列上使用多个函数进行聚合。

是的，我在发布这个问题之前阅读了你的帖子，而且我最近刚刚安装了 pandas，所以我认为我有最新的版本。我重新安装到 0.25.0，当然，它现在可以工作了。

【参考方案1】：

由于一列需要两个 aggfunction，因此您可能需要传递给列表，例如当您没有将 pandas 更新为 0.25.0 时

df = df.groupby("year").value.agg(['sum','count'])
df
      sum  count
year            
2001    8      3
2005    4      2 

在pandas0.25.0

pd.__version__
'0.25.0'
df = df.groupby("year").agg(sum=('value', 'sum'),
                            count=('value', 'count'))
df
      sum  count
year            
2001    8      3
2005    4      2

【讨论】：

我刚刚安装了 pandas，所以我认为我拥有的是最新版本。我重新安装到 0.25.0，当然，它现在可以工作了。