python数据分析实验报告

对于聚合，我指的是任何能够从数组产生标量值的数据转换过程。

数据聚合

在这里我们除了使用groupby自带那些函数，还可以自己定义我们的聚合函数，例如我们来求一下，最大值和最小值的差。

def peak_to_peak(arr):

return arr.max() - arr.min()

grouped.agg(peak_to_peak)

grouped.describe()

#另外还可以用一些非聚合运算例如describe

面向列的多函数应用

首先我们读取一个实例数据tips.csv

tips = pd.read_csv("tips.csv")

tips['tip_pct'] = tips['tip']/tips['total_bill']

grouped = tips.groupby(['sex','smoker'])

我们有这样几种传入函数的方法：

直接传入函数

使用一个元组一次传入多个函数

grouped_pct.agg([('foo','mean'),('bar',np.std)])

这样改变默认的列名

grouped.agg({'tip':np.max,'size':'sum'})

result = grouped['tip_pct',

'total_bill'].agg(functions)

另外如果要求不同的列对应不同的函数。具体的方法是向agg传入一个字典映射。

grouped.agg({'tip':np.max,'size':'sum'})

以“无索引”的形式返回聚合数据

这里就是加一句 as_index=False

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