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Python pandas.core.groupby.SeriesGroupBy.aggregate用法及代碼示例


用法:

SeriesGroupBy.aggregate(func=None, *args, engine=None, engine_kwargs=None, **kwargs)

在指定軸上使用一項或多項操作進行聚合。

參數：

func：函數、str、列表或字典

用於聚合數據的函數。如果是函數，則必須在傳遞 Series 或傳遞給 Series.apply 時工作。

接受的組合是：

  • function

  • 字符串函數名

  • 函數和/或函數名稱列表，例如[np.sum, 'mean']

  • 軸標簽的字典 -> 函數、函數名稱或此類列表。

還可以接受指定了engine='numba' 的 Numba JIT 函數。此引擎僅支持傳遞單個函數。

如果選擇'numba' 引擎，該函數必須是用戶定義的函數，函數簽名中的第一個和第二個參數分別是values 和index。每個組的索引將傳遞給用戶定義的函數，並且可以選擇使用。

*args：

要傳遞給 func 的位置參數。

engine：str，默認無

  • 'cython' ：通過 cython 的 C-extensions 運行函數。

  • 'numba' ：通過 numba 中的 JIT 編譯代碼運行函數。

  • None ：默認為 'cython' 或全局設置 compute.use_numba

engine_kwargs：字典，默認無

  • 對於'cython' 引擎，沒有接受的engine_kwargs

  • 對於 'numba' 引擎，引擎可以接受 nopython 、 nogil 和 parallel 字典鍵。這些值必須是 True 或 False 。 'numba' 引擎的默認 engine_kwargs 是 {'nopython':True, 'nogil':False, 'parallel':False} 並將應用於函數

**kwargs：

要傳遞給 func 的關鍵字參數。

返回：

Series

注意：

使用 engine='numba' 時，內部不會有 “fall back” 行為。組數據和組索引將作為 numpy 數組傳遞給 JITed 用戶定義函數，並且不會嘗試替代執行嘗試。

改變傳遞對象的函數可能會產生意外行為或錯誤，因此不受支持。有關更多詳細信息，請參閱使用用戶定義函數 (UDF) 方法進行變異。

例子：

>>> s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
>>> s
0    1
1    2
2    3
3    4
dtype:int64
>>> s.groupby([1, 1, 2, 2]).min()
1    1
2    3
dtype:int64
>>> s.groupby([1, 1, 2, 2]).agg('min')
1    1
2    3
dtype:int64
>>> s.groupby([1, 1, 2, 2]).agg(['min', 'max'])
   min  max
1    1    2
2    3    4

可以通過將所需的列名和聚合作為關鍵字參數傳遞來控製輸出列名。

>>> s.groupby([1, 1, 2, 2]).agg(
...     minimum='min',
...     maximum='max',
... )
   minimum  maximum
1        1        2
2        3        4
>>> s.groupby([1, 1, 2, 2]).agg(lambda x:x.astype(float).min())
1    1.0
2    3.0
dtype:float64

相關用法


注：本文由純淨天空篩選整理自pandas.pydata.org大神的英文原創作品 pandas.core.groupby.SeriesGroupBy.aggregate。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。