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在Pandas中编写自定义聚合函数

  • Post category:Python

在Pandas中，我们可以使用agg()函数来对数据进行聚合操作，该函数支持传入自定义函数进行聚合，那么要编写一个自定义的聚合函数需要注意哪些细节呢？下面将详细讲解。

编写自定义聚合函数的步骤

  1. 定义一个函数，该函数的输入参数为一个序列（通常是Series类型），输出结果为一个标量值，用来表示对该序列的聚合结果。
  2. 在调用agg()函数时，将该自定义函数传递进去，作为参数传递给agg()函数。

自定义聚合函数示例

假设我们有以下数据集：

   name  year  score
0   Tom  2015     80
1   Tom  2016     90
2  Jack  2015     85
3  Jack  2016     95
4   Bob  2015     70
5   Bob  2016     75

我们想要求每个人的成绩均值，可以编写一个自定义函数：

def mean_score(s):
    return s.mean()

该函数的作用是对传入的序列计算均值并返回。

然后，我们可以使用agg()函数调用该自定义函数来进行聚合操作：

result = df.groupby('name')['score'].agg(mean_score)

其中，df是上述数据集构成的DataFrame，groupby()函数用来将数据按照name列分组，然后使用agg()函数对每个分组的score列进行聚合操作。

最终得到的结果如下所示：

name
Bob     72.5
Jack    90.0
Tom     85.0
Name: score, dtype: float64

可以看到，针对每个人的成绩，我们成功地使用自定义函数进行了聚合操作。

注意事项

在编写自定义聚合函数时，需要注意以下几点：

  • 输入参数必须是一个序列，通常是Pandas中的Series类型。
  • 输出结果必须是一个标量值，通常是Python内置类型或NumPy的数据类型。
  • 在调用agg()函数时，需要将自定义函数作为参数传递进去，不能直接调用。
  • 自定义函数的名称尽量要能够准确反映函数的功能，便于后期维护和调试。

总之，编写自定义聚合函数可以充分发挥Pandas库的灵活性和扩展性，为数据分析提供更加丰富的工具。

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