Pandas: come utilizzare groupby con aggregazioni multiple

È possibile utilizzare la seguente sintassi di base per utilizzare un groupby con più aggregazioni nei panda:

 df. groupby (' team '). agg (
    mean_points=(' points ', np. mean ),
    sum_points=(' points ', np. sum ),
    std_points=(' points ', np. std ))

Questa particolare formula raggruppa le righe del DataFrame in base alla variabile chiamata team e quindi calcola diverse statistiche riassuntive per la variabile chiamata points .

L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.

Esempio: utilizzo di Groupby con più aggregazioni in Panda

Supponiamo di avere il seguente DataFrame panda che contiene informazioni su vari giocatori di basket:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['Mavs', 'Mavs', 'Mavs', 'Heat', 'Heat', 'Heat'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9]})

#view DataFrame
print (df)

   team points assists
0 Mavs 18 5
1 Mavs 22 7
2 Mavs 19 7
3 Heat 14 9
4 Heat 14 12
5 Heat 11 9

Possiamo utilizzare la seguente sintassi per raggruppare le righe del DataFrame per squadra , quindi calcolare la media, la somma e la deviazione standard dei punti per ciascuna squadra:

 import numpy as np

#group by team and calculate mean, sum, and standard deviation of points
df. groupby (' team '). agg (
    mean_points=(' points ', np. mean ),
    sum_points=(' points ', np. sum ),
    std_points=(' points ', np. std ))

      mean_points sum_points std_points
team			
Heat 13.000000 39 1.732051
Mavs 19.666667 59 2.081666

Il risultato mostra la media, la somma e la deviazione standard della variabile punti per ciascuna squadra .

Puoi utilizzare una sintassi simile per eseguire un groupby e calcolare tutte le aggregazioni che desideri.

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attività comuni dei panda:

Come contare valori univoci utilizzando Pandas GroupBy
Come applicare una funzione a Pandas Groupby
Come creare un grafico a barre da Pandas GroupBy