Comment puis-je appliquer plusieurs fonctions d'agrégation à la même colonne à l'aide de Pandas GroupBy.agg() ?

Agrégations multiples de la même colonne à l'aide de pandas GroupBy.agg()

Problème :

Comment appliquer plusieurs fonctions d'agrégation (f1, f2) à la même colonne ("returns") dans un pandas DataFrame utilisant GroupBy.agg() sans appeler agg() plusieurs fois ?

Intuition :

Il serait pratique d'avoir une syntaxe comme :

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

Solution :

À partir de 20/06/2022, la syntaxe suivante est la pratique acceptée :

df.groupby('dummy').agg(
    Mean=('returns', np.mean),
    Sum=('returns', np.sum),
)

Cette syntaxe utilise des tuples pour spécifier les paires (colonne, fonction) pour l'agrégation.

Solutions historiques :

Dans les versions antérieures de pandas, vous pouviez utiliser l'un des éléments suivants solutions :

• Liste des fonctions :

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

• Dictionnaire avec liste de fonctions :

  df.groupby('dummy').agg({'returns':
                               {'Mean': np.mean, 'Sum': np.sum}})

Ces solutions antérieures sont toujours valables, mais la première L'option utilisant des tuples est désormais considérée comme une bonne pratique.

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