1.自定义聚合函数，结合agg使用

2. 同时使用多个聚合函数

3. 指定某一列使用某些聚合函数

4.merge与transform使用

import pandas as pd

import numpy as np

np.random.seed(1)

dict_data = {

"k1": ["a", "b", "c", "d", "a", "b", "c", "d"],

"k2": ["A", "B", "C", "D", "A", "B", "C", "D"],

"data1": np.random.randint(1,10,8),

"data2": np.random.randint(1,10,8)

}

df = pd.DataFrame(dict_data)

print("df=

",df)

df2 = df.groupby("k1").sum()

# df2 = df.sum()

print("df.groupby("k1").sum()

",df2)

# 使用聚合函数

def cus(df):

return df.max()-df.min()

# 默认列索引为列名。元组第0个元素‘Max"，‘mu_cus"为自定义列名称，第一个元素为聚合函数名称

print("使用聚合函数1

",df.groupby("k1").agg(["sum",("Max","max"),("mu_cus",cus)]))

# 制定某一列使用某个聚合函数, 元组不能用来重命名列名了，元组里面的函数，表示这一列将会执行的聚合函数

print("使用聚合函数2

",df.groupby("k1").agg({"data1":("min", "max"),"data2":"min"}))

df3 = df.groupby("k1").sum().add_prefix("sum_")

print("df3=

",df3)

# 如果不使用add_prefix("sum_")，那么在merge时候data1余data2列名相同，会被自动重命名

print("merge=

",pd.merge(df,df3,on="k1"))

transform_df = df.groupby("k1").transform(np.sum).add_prefix("sum_")

print(transform_df)

df[transform_df.columns]=transform_df # transform_df.columns Index(["sum_k2", "sum_data1", "sum_data2"], dtype="object")

# df[transform_df.columns.values]=transform_df #等价，# transform_df.columns.values ["sum_k2", "sum_data1", "sum_data2"]

print(df) 　　 exit()

结果

df=

k1 k2 data1 data2

0 a A 6 3

1 b B 9 5

2 c C 6 6

3 d D 1 3

4 a A 1 5

5 b B 2 3

6 c C 8 5

7 d D 7 8

df.groupby("k1").sum()

data1 data2

k1

a 7 8

b 11 8

c 14 11

d 8 11

使用聚合函数1

data1 data2

sum Max mu_cus sum Max mu_cus

k1

a 7 6 5 8 5 2

b 11 9 7 8 5 2

c 14 8 2 11 6 1

d 8 7 6 11 8 5

使用聚合函数2

data1 data2

min max min

k1

a 1 6 3

b 2 9 3

c 6 8 5

d 1 7 3

df3=

sum_data1 sum_data2

k1

a 7 8

b 11 8

c 14 11

d 8 11

merge=

k1 k2 data1 data2 sum_data1 sum_data2

0 a A 6 3 7 8

1 a A 1 5 7 8

2 b B 9 5 11 8

3 b B 2 3 11 8

4 c C 6 6 14 11

5 c C 8 5 14 11

6 d D 1 3 8 11

7 d D 7 8 8 11

sum_k2 sum_data1 sum_data2

0 AA 7 8

1 BB 11 8

2 CC 14 11

3 DD 8 11

4 AA 7 8

5 BB 11 8

6 CC 14 11

7 DD 8 11

k1 k2 data1 data2 sum_k2 sum_data1 sum_data2

0 a A 6 3 AA 7 8

1 b B 9 5 BB 11 8

2 c C 6 6 CC 14 11

3 d D 1 3 DD 8 11

4 a A 1 5 AA 7 8

5 b B 2 3 BB 11 8

6 c C 8 5 CC 14 11

7 d D 7 8 DD 8 11

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以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持云海天教程。

原文链接：https://www.cnblogs.com/sunupo/p/12941713.html