Pandas: so benennen sie spalten in der groupby-funktion um

Sie können die folgende grundlegende Syntax verwenden, um Spalten in einer Groupby() -Funktion in Pandas umzubenennen:

 df. groupby (' group_col '). agg (sum_col1=(' col1 ', ' sum '),
                            mean_col2=(' col2 ', ' mean '),
                            max_col3=(' col3 ', ' max '))

In diesem speziellen Beispiel werden drei aggregierte Spalten berechnet und ihnen die Namen sum_col1 , Mean_col2 und max_col3 gegeben.

Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.

Beispiel: Spalten in der Groupby-Funktion in Pandas umbenennen

Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' points ': [30, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 6, 6, 5, 8, 7, 7, 9],
                   ' rebounds ': [4, 13, 15, 10, 7, 7, 5, 11]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists rebounds
0 to 30 5 4
1 to 22 6 13
2 A 19 6 15
3 A 14 5 10
4 B 14 8 7
5 B 11 7 7
6 B 20 7 5
7 B 28 9 11

Wir können die folgende Syntax verwenden, um Zeilen nach Teamspalten zu gruppieren und dann drei Aggregatspalten zu berechnen und dabei spezifische Namen für die Aggregatspalten anzugeben:

 #calculate several aggregated columns by group and rename aggregated columns
df. groupby (' team '). agg (sum_points=(' points ', ' sum '),
                       mean_assists=(' assists ', ' mean '),
                       max_rebounds=(' rebounds ', ' max '))

	sum_points mean_assists max_rebounds
team			
A 85 5.50 15
B 73 7.75 11

Beachten Sie, dass die drei aggregierten Spalten die benutzerdefinierten Namen haben, die wir in der Funktion agg() angegeben haben.

Beachten Sie auch, dass wir die NumPy-Funktionen verwenden könnten, um die Summe, den Durchschnitt und die Maximalwerte in der agg()- Funktion zu berechnen, wenn wir wollten.

 import numpy as np

#calculate several aggregated columns by group and rename aggregated columns
df. groupby (' team '). agg (sum_points=(' points ', np. sum ),
                       mean_assists=(' assists ', np. mean ),
                       max_rebounds=(' rebounds ', np. max ))

	sum_points mean_assists max_rebounds
team			
A 85 5.50 15
B 73 7.75 11

Diese Ergebnisse entsprechen denen des vorherigen Beispiels.

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie andere gängige Vorgänge in Pandas ausgeführt werden:

So listen Sie alle Spaltennamen in Pandas auf
So sortieren Sie Spalten in Pandas nach Namen
So entfernen Sie doppelte Spalten in Pandas