Comment puis-je effectuer plusieurs agrégations sur la même colonne à l'aide de Pandas GroupBy.agg() ?

Agrégations multiples sur la même colonne avec Pandas GroupBy.agg()

Dans Pandas, GroupBy.agg() permet une agrégation pratique de données en appliquant une fonction à chaque colonne. Cependant, il devient nécessaire d'appeler agg() plusieurs fois lors de l'application de différentes fonctions à la même colonne.

Approche traditionnelle (incorrecte) :

L'approche intuitivement simple serait be:

df.groupby("dummy").agg({
    "returns": f1, 
    "returns": f2
})

Malheureusement, cela entraîne une erreur due à un doublon clés.

Solution :

Puisque agg() attend un dictionnaire, la solution simple consiste à créer un dictionnaire avec le nom de la colonne et une liste de fonctions :

df.groupby("dummy").agg({
    "returns": [f1, f2]
})

Cela se traduira par un DataFrame multi-index avec la sortie des deux agrégations.

Exemple :

Considérez le DataFrame suivant :

import pandas as pd
import datetime as dt
import numpy as np

pd.np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame({
    "date": [dt.date(2012, x, 1) for x in range(1, 11)],
    "returns": 0.05 * np.random.randn(10),
    "dummy": np.repeat(1, 10)
})

Pour appliquer à la fois la moyenne et la somme à la colonne « retours » :

df.groupby("dummy").agg({
    "returns": ["mean", "sum"]
})

Cela produira :

           returns          
           mean       sum
dummy                    
1      0.036901  0.369012

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