Python Pandas聚合函数
在前一节，我们重点介绍了窗口函数。我们知道，窗口函数可以与聚合函数一起使用，聚合函数指的是对一组数据求总和、最大值、最小值以及平均值的操作，本节重点讲解聚合函数的应用。
应用聚合函数
首先让我们创建一个 DataFrame 对象，然后对聚合函数进行应用。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 4),index = pd.date_range('12/14/2020', periods=5),columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])
print (df)
#窗口大小为3，min_periods 最小观测值为1
r = df.rolling(window=3,min_periods=1)
print(r)
输出结果：
Rolling [window=3,min_periods=1,center=False,axis=0]
1) 对整体聚合
您可以把一个聚合函数传递给 DataFrame，示例如下：
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 4),index = pd.date_range('12/14/2020', periods=5),columns = ['A', 'B', 'C', 'D']) print (df) #窗口大小为3，min_periods 最小观测值为1 r = df.rolling(window=3,min_periods=1) #使用 aggregate()聚合操作 print(r.aggregate(np.sum))输出结果：
2) 对任意某一列聚合
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 4),index = pd.date_range('12/14/2020', periods=5),columns = ['A', 'B', 'C', 'D']) #窗口大小为3，min_periods 最小观测值为1 r = df.rolling(window=3,min_periods=1) #对 A 列聚合 print(r['A'].aggregate(np.sum))输出结果：
3) 对多列数据聚合
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 4),index = pd.date_range('12/14/2020', periods=5),columns = ['A', 'B', 'C', 'D']) #窗口大小为3，min_periods 最小观测值为1 r = df.rolling(window=3,min_periods=1) #对 A/B 两列聚合 print(r['A','B'].aggregate(np.sum))输出结果：
4) 对单列应用多个函数
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 4),index = pd.date_range('12/14/2020', periods=5),columns = ['A', 'B', 'C', 'D']) #窗口大小为3，min_periods 最小观测值为1 r = df.rolling(window=3,min_periods=1) #对 A/B 两列聚合 print(r['A','B'].aggregate([np.sum,np.mean]))输出结果：
5) 对不同列应用多个函数
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 4), index = pd.date_range('12/11/2020', periods=5), columns = ['A', 'B', 'C', 'D']) r = df.rolling(window=3,min_periods=1) print( r['A','B'].aggregate([np.sum,np.mean]))输出结果：
6) 对不同列应用不同函数
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 4), index = pd.date_range('12/14/2020', periods=3), columns = ['A', 'B', 'C', 'D']) r = df.rolling(window=3,min_periods=1) print(r.aggregate({'A': np.sum,'B': np.mean}))输出结果：
总结
到此这篇关于Python Pandas聚合函数的文章就介绍到这了,更多相关Python Pandas聚合函数内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！
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