Pandas: como renomear colunas na função groupby

Você pode usar a seguinte sintaxe básica para renomear colunas em uma função groupby() no pandas:

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

Este exemplo específico calcula três colunas agregadas e as nomeia sum_col1 , Mean_col2 e max_col3 .

O exemplo a seguir mostra como usar essa sintaxe na prática.

Exemplo: Renomear colunas na função Groupby no Pandas

Suponha que temos o seguinte DataFrame do pandas:

 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

Podemos usar a seguinte sintaxe para agrupar linhas por coluna de equipe e então calcular três colunas agregadas enquanto fornecemos nomes específicos para as colunas agregadas:

 #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

Observe que as três colunas agregadas possuem os nomes personalizados que fornecemos na função agg() .

Observe também que poderíamos usar as funções NumPy para calcular a soma, os valores médios e máximos na função agg() se quiséssemos.

 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

Estes resultados correspondem aos do exemplo anterior.

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras operações comuns em pandas:

Como listar todos os nomes de colunas no Pandas
Como classificar colunas por nome no Pandas
Como remover colunas duplicadas no Pandas