Pandas 中的聚合
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【中文标题】Pandas 中的聚合【英文标题】：Aggregation in Pandas 【发布时间】：2022-01-24 04:44:44 【问题描述】：-
如何使用 Pandas 执行聚合？
聚合后没有DataFrame！发生了什么？
如何主要聚合字符串列（到
lists、tuples、strings with separator）？
如何汇总计数？
如何创建一个由聚合值填充的新列？
我已经看到这些反复出现的问题，询问有关 pandas 聚合功能的各个方面。 今天，关于聚合及其各种用例的大部分信息都分散在数十个措辞不当、无法搜索的帖子中。 这里的目的是为后代整理一些更重要的观点。
本问答旨在成为一系列有用的用户指南的下一部分：
How to pivot a dataframe, Pandas concat How do I operate on a DataFrame with a Series for every column? Pandas Merging 101请注意，这篇文章并不是要替代documentation about aggregation 和关于groupby，所以也请阅读！
【问题讨论】：
请尽量不要关闭规范帖子（您无法解决规范问答帖子中的 1 个问题） 【参考方案1】：问题 1
如何使用 Pandas 执行聚合？
扩展aggregation documentation。
聚合函数是减少返回对象维度的函数。这意味着输出 Series/DataFrame 的行数与原始行数相同或更少。
下表列出了一些常见的聚合函数：
功能 说明 mean() 计算组的平均值 sum() 计算组值的总和 size() 计算组大小 count() 计算组数 std() 组的标准差 var() 计算组的方差 sem() 组平均值的标准误差 describe() 生成描述性统计 first() 计算组值中的第一个 last() 计算最后一个组值 nth() 取第 n 个值，如果 n 是一个列表，则取一个子集 min() 计算组值的最小值 max() 计算组值的最大值np.random.seed(123)
df = pd.DataFrame('A' : ['foo', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo'],
'B' : ['one', 'two', 'three','two', 'two', 'one'],
'C' : np.random.randint(5, size=6),
'D' : np.random.randint(5, size=6),
'E' : np.random.randint(5, size=6))
print (df)
A B C D E
0 foo one 2 3 0
1 foo two 4 1 0
2 bar three 2 1 1
3 foo two 1 0 3
4 bar two 3 1 4
5 foo one 2 1 0
按过滤列和Cython implemented functions聚合：
df1 = df.groupby(['A', 'B'], as_index=False)['C'].sum()
print (df1)
A B C
0 bar three 2
1 bar two 3
2 foo one 4
3 foo two 5
聚合函数用于所有列，但未在 groupby 函数中指定，此处为 A, B 列：
df2 = df.groupby(['A', 'B'], as_index=False).sum()
print (df2)
A B C D E
0 bar three 2 1 1
1 bar two 3 1 4
2 foo one 4 4 0
3 foo two 5 1 3
您还可以在groupby 函数之后的列表中仅指定一些用于聚合的列：
df3 = df.groupby(['A', 'B'], as_index=False)['C','D'].sum()
print (df3)
A B C D
0 bar three 2 1
1 bar two 3 1
2 foo one 4 4
3 foo two 5 1
使用函数DataFrameGroupBy.agg得到相同的结果：
df1 = df.groupby(['A', 'B'], as_index=False)['C'].agg('sum')
print (df1)
A B C
0 bar three 2
1 bar two 3
2 foo one 4
3 foo two 5
df2 = df.groupby(['A', 'B'], as_index=False).agg('sum')
print (df2)
A B C D E
0 bar three 2 1 1
1 bar two 3 1 4
2 foo one 4 4 0
3 foo two 5 1 3
对于应用于一列的多个函数，请使用tuples 列表 - 新列和聚合函数的名称：
df4 = (df.groupby(['A', 'B'])['C']
.agg([('average','mean'),('total','sum')])
.reset_index())
print (df4)
A B average total
0 bar three 2.0 2
1 bar two 3.0 3
2 foo one 2.0 4
3 foo two 2.5 5
如果要传递多个函数，可以传递list of tuples：
df5 = (df.groupby(['A', 'B'])
.agg([('average','mean'),('total','sum')]))
print (df5)
C D E
average total average total average total
A B
bar three 2.0 2 1.0 1 1.0 1
two 3.0 3 1.0 1 4.0 4
foo one 2.0 4 2.0 4 0.0 0
two 2.5 5 0.5 1 1.5 3
然后在列中获取MultiIndex：
print (df5.columns)
MultiIndex(levels=[['C', 'D', 'E'], ['average', 'total']],
labels=[[0, 0, 1, 1, 2, 2], [0, 1, 0, 1, 0, 1]])
对于转换为列，将MultiIndex 与join 一起使用map：
df5.columns = df5.columns.map('_'.join)
df5 = df5.reset_index()
print (df5)
A B C_average C_total D_average D_total E_average E_total
0 bar three 2.0 2 1.0 1 1.0 1
1 bar two 3.0 3 1.0 1 4.0 4
2 foo one 2.0 4 2.0 4 0.0 0
3 foo two 2.5 5 0.5 1 1.5 3
另一个解决方案是传递聚合函数列表，然后展平MultiIndex，对于其他列名称使用str.replace：
df5 = df.groupby(['A', 'B']).agg(['mean','sum'])
df5.columns = (df5.columns.map('_'.join)
.str.replace('sum','total')
.str.replace('mean','average'))
df5 = df5.reset_index()
print (df5)
A B C_average C_total D_average D_total E_average E_total
0 bar three 2.0 2 1.0 1 1.0 1
1 bar two 3.0 3 1.0 1 4.0 4
2 foo one 2.0 4 2.0 4 0.0 0
3 foo two 2.5 5 0.5 1 1.5 3
如果想用聚合函数分别指定每一列通过dictionary:
df6 = (df.groupby(['A', 'B'], as_index=False)
.agg('C':'sum','D':'mean')
.rename(columns='C':'C_total', 'D':'D_average'))
print (df6)
A B C_total D_average
0 bar three 2 1.0
1 bar two 3 1.0
2 foo one 4 2.0
3 foo two 5 0.5
你也可以传递自定义函数：
def func(x):
return x.iat[0] + x.iat[-1]
df7 = (df.groupby(['A', 'B'], as_index=False)
.agg('C':'sum','D': func)
.rename(columns='C':'C_total', 'D':'D_sum_first_and_last'))
print (df7)
A B C_total D_sum_first_and_last
0 bar three 2 2
1 bar two 3 2
2 foo one 4 4
3 foo two 5 1
问题2
聚合后没有DataFrame！发生了什么？
两列或多列聚合：
df1 = df.groupby(['A', 'B'])['C'].sum()
print (df1)
A B
bar three 2
two 3
foo one 4
two 5
Name: C, dtype: int32
首先检查 Pandas 对象的Index 和type：
print (df1.index)
MultiIndex(levels=[['bar', 'foo'], ['one', 'three', 'two']],
labels=[[0, 0, 1, 1], [1, 2, 0, 2]],
names=['A', 'B'])
print (type(df1))
<class 'pandas.core.series.Series'>
对于如何将MultiIndex Series 获取到列，有两种解决方案：
as_index=False
df1 = df.groupby(['A', 'B'], as_index=False)['C'].sum()
print (df1)
A B C
0 bar three 2
1 bar two 3
2 foo one 4
3 foo two 5
Series.reset_index:
df1 = df.groupby(['A', 'B'])['C'].sum().reset_index()
print (df1)
A B C
0 bar three 2
1 bar two 3
2 foo one 4
3 foo two 5
如果按一列分组：
df2 = df.groupby('A')['C'].sum()
print (df2)
A
bar 5
foo 9
Name: C, dtype: int32
...用Index 获取Series：
print (df2.index)
Index(['bar', 'foo'], dtype='object', name='A')
print (type(df2))
<class 'pandas.core.series.Series'>
而且解决方法和MultiIndex Series中的一样：
df2 = df.groupby('A', as_index=False)['C'].sum()
print (df2)
A C
0 bar 5
1 foo 9
df2 = df.groupby('A')['C'].sum().reset_index()
print (df2)
A C
0 bar 5
1 foo 9
问题3
我怎样才能主要聚合字符串列（到lists，@987654378 @s, strings with separator)?
df = pd.DataFrame('A' : ['a', 'c', 'b', 'b', 'a', 'c', 'b'],
'B' : ['one', 'two', 'three','two', 'two', 'one', 'three'],
'C' : ['three', 'one', 'two', 'two', 'three','two', 'one'],
'D' : [1,2,3,2,3,1,2])
print (df)
A B C D
0 a one three 1
1 c two one 2
2 b three two 3
3 b two two 2
4 a two three 3
5 c one two 1
6 b three one 2
可以通过list、tuple、set来代替聚合函数来转换列：
df1 = df.groupby('A')['B'].agg(list).reset_index()
print (df1)
A B
0 a [one, two]
1 b [three, two, three]
2 c [two, one]
另一种方法是使用GroupBy.apply：
df1 = df.groupby('A')['B'].apply(list).reset_index()
print (df1)
A B
0 a [one, two]
1 b [three, two, three]
2 c [two, one]
要转换为带分隔符的字符串，仅当它是字符串列时才使用.join：
df2 = df.groupby('A')['B'].agg(','.join).reset_index()
print (df2)
A B
0 a one,two
1 b three,two,three
2 c two,one
如果是数值列，使用带有astype的lambda函数转换为strings：
df3 = (df.groupby('A')['D']
.agg(lambda x: ','.join(x.astype(str)))
.reset_index())
print (df3)
A D
0 a 1,3
1 b 3,2,2
2 c 2,1
另一种解决方案是在groupby之前转换为字符串：
df3 = (df.assign(D = df['D'].astype(str))
.groupby('A')['D']
.agg(','.join).reset_index())
print (df3)
A D
0 a 1,3
1 b 3,2,2
2 c 2,1
为了转换所有列，不要在groupby 之后传递列列表。
没有任何列D，因为automatic exclusion of 'nuisance' columns。这意味着所有数字列都被排除在外。
df4 = df.groupby('A').agg(','.join).reset_index()
print (df4)
A B C
0 a one,two three,three
1 b three,two,three two,two,one
2 c two,one one,two
所以需要将所有列转换成字符串，然后获取所有列：
df5 = (df.groupby('A')
.agg(lambda x: ','.join(x.astype(str)))
.reset_index())
print (df5)
A B C D
0 a one,two three,three 1,3
1 b three,two,three two,two,one 3,2,2
2 c two,one one,two 2,1
问题 4
我如何汇总计数？
df = pd.DataFrame('A' : ['a', 'c', 'b', 'b', 'a', 'c', 'b'],
'B' : ['one', 'two', 'three','two', 'two', 'one', 'three'],
'C' : ['three', np.nan, np.nan, 'two', 'three','two', 'one'],
'D' : [np.nan,2,3,2,3,np.nan,2])
print (df)
A B C D
0 a one three NaN
1 c two NaN 2.0
2 b three NaN 3.0
3 b two two 2.0
4 a two three 3.0
5 c one two NaN
6 b three one 2.0
每个组的size 的函数GroupBy.size：
df1 = df.groupby('A').size().reset_index(name='COUNT')
print (df1)
A COUNT
0 a 2
1 b 3
2 c 2
函数GroupBy.count 排除缺失值：
df2 = df.groupby('A')['C'].count().reset_index(name='COUNT')
print (df2)
A COUNT
0 a 2
1 b 2
2 c 1
这个函数应该用于多列计算非缺失值：
df3 = df.groupby('A').count().add_suffix('_COUNT').reset_index()
print (df3)
A B_COUNT C_COUNT D_COUNT
0 a 2 2 1
1 b 3 2 3
2 c 2 1 1
一个相关的函数是Series.value_counts。它以降序返回包含唯一值计数的对象的大小，因此第一个元素是最常出现的元素。它默认排除NaNs 值。
df4 = (df['A'].value_counts()
.rename_axis('A')
.reset_index(name='COUNT'))
print (df4)
A COUNT
0 b 3
1 a 2
2 c 2
如果你想要像使用函数groupby + size 一样的输出，添加Series.sort_index：
df5 = (df['A'].value_counts()
.sort_index()
.rename_axis('A')
.reset_index(name='COUNT'))
print (df5)
A COUNT
0 a 2
1 b 3
2 c 2
问题5
如何创建一个由聚合值填充的新列？
方法GroupBy.transform返回一个与被分组的对象索引相同（相同大小）的对象。
更多信息请参见the Pandas documentation。
np.random.seed(123)
df = pd.DataFrame('A' : ['foo', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo'],
'B' : ['one', 'two', 'three','two', 'two', 'one'],
'C' : np.random.randint(5, size=6),
'D' : np.random.randint(5, size=6))
print (df)
A B C D
0 foo one 2 3
1 foo two 4 1
2 bar three 2 1
3 foo two 1 0
4 bar two 3 1
5 foo one 2 1
df['C1'] = df.groupby('A')['C'].transform('sum')
df['C2'] = df.groupby(['A','B'])['C'].transform('sum')
df[['C3','D3']] = df.groupby('A')['C','D'].transform('sum')
df[['C4','D4']] = df.groupby(['A','B'])['C','D'].transform('sum')
print (df)
A B C D C1 C2 C3 D3 C4 D4
0 foo one 2 3 9 4 9 5 4 4
1 foo two 4 1 9 5 9 5 5 1
2 bar three 2 1 5 2 5 2 2 1
3 foo two 1 0 9 5 9 5 5 1
4 bar two 3 1 5 3 5 2 3 1
5 foo one 2 1 9 4 9 5 4 4
【讨论】：
@AbhishekDujari - 我尝试用一些关于聚合的相关问题来扩展文档，所以它更像是文档中的更多信息。 谢谢。虽然我建议为项目本身做出贡献。这些很好的例子将使很多学生受益 可用聚合函数列表...你在哪里找到的？我似乎在官方文档的任何地方都找不到它！谢谢！ @QACollective - 你可以查看this【参考方案2】：如果您具有 R 或 SQL 背景，以下三个示例将教您以您已经熟悉的方式进行聚合所需的一切：
让我们首先创建一个 Pandas 数据框
import pandas as pd
df = pd.DataFrame('key1' : ['a','a','a','b','a'],
'key2' : ['c','c','d','d','e'],
'value1' : [1,2,2,3,3],
'value2' : [9,8,7,6,5])
df.head(5)
我们创建的表格如下所示：
| key1 | key2 | value1 | value2 |
|---|---|---|---|
| a | c | 1 | 9 |
| a | c | 2 | 8 |
| a | d | 2 | 7 |
| b | d | 3 | 6 |
| a | e | 3 | 5 |
1.类似于 SQL 的行缩减聚合Group By
1.1 如果熊猫版本>=0.25
通过运行print(pd.__version__) 检查您的 Pandas 版本。如果您的 Pandas 版本为 0.25 或更高版本，则以下代码将起作用：
df_agg = df.groupby(['key1','key2']).agg(mean_of_value_1=('value1', 'mean'),
sum_of_value_2=('value2', 'sum'),
count_of_value1=('value1','size')
).reset_index()
df_agg.head(5)
生成的数据表将如下所示：
| key1 | key2 | mean_of_value1 | sum_of_value2 | count_of_value1 |
|---|---|---|---|---|
| a | c | 1.5 | 17 | 2 |
| a | d | 2.0 | 7 | 1 |
| a | e | 3.0 | 5 | 1 |
| b | d | 3.0 | 6 | 1 |
SQL 等效是：
SELECT
key1
,key2
,AVG(value1) AS mean_of_value_1
,SUM(value2) AS sum_of_value_2
,COUNT(*) AS count_of_value1
FROM
df
GROUP BY
key1
,key2
1.2 如果熊猫版本<0.25
如果您的 Pandas 版本早于 0.25，则运行上述代码会出现以下错误：
TypeError: aggregate() 缺少 1 个必需的位置参数：'arg'
现在要对value1 和value2 进行聚合，您将运行以下代码：
df_agg = df.groupby(['key1','key2'],as_index=False).agg('value1':['mean','count'],'value2':'sum')
df_agg.columns = ['_'.join(col).strip() for col in df_agg.columns.values]
df_agg.head(5)
生成的表格如下所示：
| key1 | key2 | value1_mean | value1_count | value2_sum |
|---|---|---|---|---|
| a | c | 1.5 | 2 | 17 |
| a | d | 2.0 | 1 | 7 |
| a | e | 3.0 | 1 | 5 |
| b | d | 3.0 | 1 | 6 |
重命名列需要使用以下代码单独完成：
df_agg.rename(columns="value1_mean" : "mean_of_value1",
"value1_count" : "count_of_value1",
"value2_sum" : "sum_of_value2"
, inplace=True)
2.创建不减少行数的列 (EXCEL - SUMIF, COUNTIF)
如果你想做一个 SUMIF、COUNTIF 等，就像你在 Excel 中做的那样，没有减少行数，那么你需要这样做。
df['Total_of_value1_by_key1'] = df.groupby('key1')['value1'].transform('sum')
df.head(5)
生成的数据框将如下所示，其行数与原始数据框相同：
| key1 | key2 | value1 | value2 | Total_of_value1_by_key1 |
|---|---|---|---|---|
| a | c | 1 | 9 | 8 |
| a | c | 2 | 8 | 8 |
| a | d | 2 | 7 | 8 |
| b | d | 3 | 6 | 3 |
| a | e | 3 | 5 | 8 |
3.创建排名列ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY ORDER BY)
最后，在某些情况下，您可能想要创建一个 rank 列，它是ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY key1 ORDER BY value1 DESC, value2 ASC) 的 SQL 等效。
这是你的做法。
df['RN'] = df.sort_values(['value1','value2'], ascending=[False,True]) \
.groupby(['key1']) \
.cumcount() + 1
df.head(5)
注意：我们通过在每行末尾添加\ 来使代码多行。
生成的数据框如下所示：
| key1 | key2 | value1 | value2 | RN |
|---|---|---|---|---|
| a | c | 1 | 9 | 4 |
| a | c | 2 | 8 | 3 |
| a | d | 2 | 7 | 2 |
| b | d | 3 | 6 | 1 |
| a | e | 3 | 5 | 1 |
在上述所有示例中，最终数据表将具有表结构，并且不会具有您可能在其他语法中获得的数据透视结构。
其他聚合算子：
mean() 计算组的平均值
sum()计算组值的总和
size() 计算组大小
count()计算组数
std() 组的标准差
var() 计算组的方差
sem()组均值的标准误
describe() 生成描述性统计数据
first() 计算组值中的第一个
last() 计算最后一个组值
nth()取第n个值，如果n是一个列表，则取一个子集
min() 计算组值的最小值
max() 计算组值的最大值
【讨论】：
当df 有一些nan 时这是否成立？以上是关于Pandas 中的聚合的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章