Pandas如何组合Groupby和多个聚合函数？

Pandas是一个Python软件包, 提供了各种数据结构和操作, 用于处理数字数据和时间序列。它主要是很容易导入和分析数据的流行。这是一个在NumPy库之上构建的开源库。

groupby()

Pandas dataframe.groupby()函数用于根据给定条件将数据帧中的数据分为几组。

范例1：

# import library
import pandas as pd
  
# import csv file
df = pd.read_csv( "https://bit.ly/drinksbycountry" )
  
df.head()

输出如下：

范例2：

# Find the average of each continent
# by grouping the data  
# based on the "continent".
df.groupby([ "continent" ]).mean()

输出如下：

agg()

Pandas dataframe.agg()函数用于基于指定的轴对数据执行一项或多项操作

例子：

# here sum, minimum and maximum of column 
# beer_servings is calculatad
df.beer_servings.agg([ "sum" , "min" , "max" ])

输出如下：

一起使用这两个功能：我们可以找到特定列的另一列的多个聚合函数。

例子：

# find an aggregation of column "beer_servings"
# by grouping the "continent" column.
df.groupby(df[ "continent" ]).beer_servings.agg([ "min" , "max" , "sum" , "count" , "mean" ])

输出如下：

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