Pandas GroupBy.agg()를 사용하여 동일한 열에 여러 집계 함수를 어떻게 적용할 수 있나요?

pandas GroupBy.agg()를 사용하여 동일한 열의 여러 집계

문제:

다중 집계 함수(f1, f2)를 어떻게 적용할 수 있나요? agg()를 여러 번 호출하지 않고 GroupBy.agg()를 사용하여 pandas DataFrame의 동일한 열("반환")을 사용하시겠습니까?

직관:

다음이 편리할 것입니다. 구문이 있다 like:

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

해결책:

2022-06-20 기준으로 다음 구문이 허용됩니다.

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

이 구문은 튜플을 사용하여 (열, 함수) 쌍을 지정합니다.

기존 솔루션:

Pandas의 이전 버전에서는 다음 솔루션 중 하나를 사용할 수 있습니다.

• 목록 함수:

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

• 함수 목록이 있는 사전:

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

이러한 이전 솔루션은 다음과 같습니다. 여전히 유효하지만 이제 튜플을 사용하는 첫 번째 옵션이 모범 사례로 간주됩니다.

위 내용은 Pandas GroupBy.agg()를 사용하여 동일한 열에 여러 집계 함수를 어떻게 적용할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!