ppython3 关于agg函数的用法（一般与groupby函数连用）

为了了解agg这个函数我们先以下数据集作为研究对象（截图的一部分）

agg：这里一般都与groupby函数作为比较

pandas引入了agg函数，它提供基于列的聚合操作。而groupby可以看做是基于行，或者说index的聚合操作

通过这里介绍我们可以交接 groupby函数是基于行操作的而agg是基于列操作的

这个说可能太抽象，什么是行操作什么是列操作呢

最简单的理解就是基于行操作我可以进行分类（比如一个班名单所有180以上的是一组 160-180是一组低于160是一组）如果实现这个过程我们是每一行每一行就行查找，查看符合什么条件然后分组。这就是groupby函数最简单的理解而我们分好组以后想得到每一组的平均值咋办一般我们是着用操作的选择一个组之后把他们所有身高都加起来然后除以该组人数。那么问题来了不管是身高和还是平均值我们都是进行列操作的即我们是从上至下加起来的而不是从左到右。为了计算简便我们引入了agg函数。

import pandas as pd
import numpy as nppath_df_part_1 = r'C:\Users\yang\Desktop\ceshi.csv'   #时间11.22-11.27的数据path_df = open(path_df_part_1, 'r')
try:df_part_1 = pd.read_csv(path_df, index_col = False, parse_dates = [0])df_part_1.columns = ['user_id','item_id','behavior_type','item_category']
finally:path_df.close()df_part_1['cumcount'] = df_part_1.groupby(['user_id', 'behavior_type']).cumcount()#
df_part_1_u_b_count_in_6 = df_part_1.drop_duplicates(['user_id','behavior_type'], 'last')
#相当于保存的最大的那个计数的  因为 0 1 2 3 4 5 6 这些计数前面都是重复的  保留最后一个即可。drop_duplicate函数括号里面的完全重复才算重复项
#完全重复就代表 user_id 与 behavior_type 完全相同 然后保留last最后u一个项df_part_1_u_b_count_in_6 = pd.get_dummies(df_part_1_u_b_count_in_6['behavior_type']).join(df_part_1_u_b_count_in_6[['user_id','cumcount']])
#把1 2 3 4类型的进行热编码 变成0001 0010 0100 1000类型df_part_1_u_b_count_in_6.rename(columns = {1:'behavior_type_1',2:'behavior_type_2',3:'behavior_type_3',4:'behavior_type_4'}, inplace=True)
#只是对热编码的columns重新命名  便于以后取值 因为分成了单独的列了print(df_part_1)
df_part_1_u_b_count_in_6['u_b1_count_in_6'] = df_part_1_u_b_count_in_6['behavior_type_1'] * (df_part_1_u_b_count_in_6['cumcount']+1)#统计用户点击操作总数
df_part_1_u_b_count_in_6['u_b2_count_in_6'] = df_part_1_u_b_count_in_6['behavior_type_2'] * (df_part_1_u_b_count_in_6['cumcount']+1)#统计用户收藏操作总数
df_part_1_u_b_count_in_6['u_b3_count_in_6'] = df_part_1_u_b_count_in_6['behavior_type_3'] * (df_part_1_u_b_count_in_6['cumcount']+1)#统计用户购物车操作总数
df_part_1_u_b_count_in_6['u_b4_count_in_6'] = df_part_1_u_b_count_in_6['behavior_type_4'] * (df_part_1_u_b_count_in_6['cumcount']+1)#统计用户购买操作总数
★print(df_part_1_u_b_count_in_6)
df_part_1_u_b_count_in_6 = df_part_1_u_b_count_in_6.groupby('user_id').agg({'u_b1_count_in_6': np.sum,'u_b2_count_in_6': np.sum,'u_b3_count_in_6': np.sum,'u_b4_count_in_6': np.sum})★ print(df_part_1_u_b_count_in_6)

为了更容易看懂程序我们做了标记第一个五角星输出的是刚开始我们给的数据图

第二个五角星输出如下

通过对比可以发现以前 0 1 2 3数据的值都统计在一个数据里面了

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