Comment puis-je appliquer plusieurs fonctions à plusieurs colonnes dans un Pandas GroupBy DataFrame ?

Application de plusieurs fonctions à plusieurs colonnes groupées

Lorsque vous travaillez avec des données groupées, la méthode groupby dans Pandas vous permet d'appliquer plusieurs fonctions simultanément en utilisant un dictionnaire. Cependant, cette approche ne fonctionne que pour les objets Series groupby.

Si vous disposez d'un DataFrame groupby et que vous souhaitez appliquer des fonctions à plusieurs colonnes, vous êtes confronté au défi de spécifier les noms de colonnes comme clés dans le dictionnaire. De plus, certaines fonctions peuvent dépendre d'autres colonnes, ce qui rend complexe l'utilisation de la méthode agg.

Voici les options disponibles :

Utiliser la méthode apply

La méthode apply transmet implicitement un DataFrame à la fonction appliquée. Cela vous permet de travailler avec plusieurs colonnes à la fois. Utilisez un dictionnaire pour mapper les noms de colonnes aux fonctions d'agrégation :

df.groupby('group').apply({'a': ['sum', 'max'], 'b': 'mean', 'c': 'sum', 'd': lambda x: x.max() - x.min()})

Vous pouvez également utiliser une fonction personnalisée pour renvoyer une série de toutes les agrégations :

def f(x):
    return pd.Series({'a_sum': x['a'].sum(), 'a_max': x['a'].max(), 'b_mean': x['b'].mean(), 'c_d_prodsum': (x['c'] * x['d']).sum()})

df.groupby('group').apply(f)

Limitations et Alternatives

• La méthode apply applique de manière itérative la fonction à chaque groupe, ce qui peut être lent pour les grands ensembles de données.
• Si vous avez besoin de fonctions d'agrégation personnalisées qui ne sont pas des fonctions Pandas intégrées, vous devrez peut-être utiliser la méthode agg avec des lambdas personnalisés ou appliquer une série d'opérations au DataFrame groupé.

En conclusion, bien que Pandas ne dispose pas de moyen intégré pour appliquer plusieurs fonctions à des colonnes spécifiques dans un groupby DataFrame, la méthode apply propose un solution flexible et personnalisable pour la plupart des scénarios. Pour les agrégations complexes impliquant plusieurs colonnes et dépendances, vous devrez peut-être explorer des approches alternatives ou parcourir manuellement l'objet groupé.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!