在 Python 中,我有一个与下面类似的 pandas DataFrame:
Item | shop1 | shop2 | shop3 | Category
------------------------------------
Shoes| 45 | 50 | 53 | Clothes
TV | 200 | 300 | 250 | Technology
Book | 20 | 17 | 21 | Books
phone| 300 | 350 | 400 | Technology
其中,shop1、shop2 和 shop3 是不同商店中每个商品的成本。 现在,我需要返回一个经过数据清理的 DataFrame,就像下面这样:
Category (index)| size| sum| mean | std
----------------------------------------
其中,size 是每个类别中的项目数,sum、mean 和 std 与应用于 3 个商店的相同函数有关。如何使用拆分-应用-组合模式(groupby、聚合、应用......)进行这些操作?
谁能帮帮我?我都快被这个问题搞疯了......谢谢!
为 Pandas 0.22+ 版本编辑,考虑到在聚合分组中不再使用字典。
我们建立了一个非常类似的字典,我们使用字典的键来指定我们的函数,并使用字典本身来重命名列。
rnm_cols = dict(size='Size', sum='Sum', mean='Mean', std='Std')
df.set_index(['Category', 'Item']).stack().groupby('Category') \
.agg(rnm_cols.keys()).rename(columns=rnm_cols)
Size Sum Mean Std
Category
Books 3 58 19.333333 2.081666
Clothes 3 148 49.333333 4.041452
Technology 6 1800 300.000000 70.710678
选项 1
使用 agg
← 链接到文档
agg_funcs = dict(Size='size', Sum='sum', Mean='mean', Std='std')
df.set_index(['Category', 'Item']).stack().groupby(level=0).agg(agg_funcs)
Std Sum Mean Size
Category
Books 2.081666 58 19.333333 3
Clothes 4.041452 148 49.333333 3
Technology 70.710678 1800 300.000000 6
*选项 2**
以少换多
使用 describe
← 链接到文档
df.set_index(['Category', 'Item']).stack().groupby(level=0).describe().unstack()
count mean std min 25% 50% 75% max
Category
Books 3.0 19.333333 2.081666 17.0 18.5 20.0 20.5 21.0
Clothes 3.0 49.333333 4.041452 45.0 47.5 50.0 51.5 53.0
Technology 6.0 300.000000 70.710678 200.0 262.5 300.0 337.5 400.0
df.groupby('Category').agg({'Item':'size','shop1':['sum','mean','std'],'shop2':['sum','mean','std'],'shop3':['sum','mean','std']})
或者,如果您希望在所有商店中使用,那么
df1 = df.set_index(['Item','Category']).stack().reset_index().rename(columns={'level_2':'Shops',0:'costs'})
df1.groupby('Category').agg({'Item':'size','costs':['sum','mean','std']})
如果我没理解错的话,您想计算的是所有店铺的综合指标,而不是每个店铺的单独指标。为此,您可以先 堆栈
数据框架,然后按类别
分组:
stacked = df.set_index(['Item', 'Category']).stack().reset_index()
stacked.columns = ['Item', 'Category', 'Shop', 'Price']
stacked.groupby('Category').agg({'Price':['count','sum','mean','std']})
结果是
Price
count sum mean std
Category
Books 3 58 19.333333 2.081666
Clothes 3 148 49.333333 4.041452
Technology 6 1800 300.000000 70.710678