Pandas GroupBy.agg() を使用して複数の集計関数を同じ列に適用するにはどうすればよいですか?

pandas GroupBy.agg() を使用した同じ列の複数の集計

問題:

複数の集計関数(f1、f2)を同じ列に適用するにはどうすればよいですか? (「戻り値」) agg() を複数回呼び出さずに GroupBy.agg() を使用するパンダ DataFrame 内で?

直感:

構文例:

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

解決策:

2022 年 6 月 20 日現在、次の構文が受け入れられています:

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

この構文では、タプルを使用して (列、関数) ペアを指定します。 aggregation.

これまでのソリューション:

以前のバージョンの pandas では、次のソリューションのいずれかを使用できました:

• のリスト関数:

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

• 関数リストを含む辞書:

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

これらの以前のソリューションは次のとおりです。まだ有効ですが、タプルを使用する最初のオプションがベスト プラクティスとみなされます。

以上がPandas GroupBy.agg() を使用して複数の集計関数を同じ列に適用するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。