Panda: come rinominare le colonne nella funzione groupby

Puoi utilizzare la seguente sintassi di base per rinominare le colonne in una funzione groupby() in panda:

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

Questo particolare esempio calcola tre colonne aggregate e le denomina sum_col1 , Mean_col2 e max_col3 .

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

Esempio: rinominare le colonne nella funzione Groupby in Pandas

Supponiamo di avere i seguenti panda 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

Possiamo utilizzare la seguente sintassi per raggruppare le righe per colonna del team e quindi calcolare tre colonne aggregate fornendo nomi specifici per le colonne aggregate:

 #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

Tieni presente che le tre colonne aggregate hanno i nomi personalizzati che abbiamo fornito nella funzione agg() .

Tieni inoltre presente che, se volessimo, potremmo utilizzare le funzioni NumPy per calcolare la somma, la media e i valori massimi nella funzione agg() .

 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

Questi risultati corrispondono a quelli dell’esempio precedente.

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni nei panda:

Come elencare tutti i nomi delle colonne in Pandas
Come ordinare le colonne per nome in Pandas
Come rimuovere le colonne duplicate in Pandas