Comment puis-je appliquer efficacement plusieurs fonctions à plusieurs colonnes GroupBy dans Pandas ?

Appliquer plusieurs fonctions à plusieurs colonnes GroupBy

Introduction

Lorsque vous travaillez avec des données groupées, il est souvent nécessaire d'appliquer plusieurs fonctions à plusieurs colonnes. La bibliothèque Pandas propose plusieurs méthodes pour y parvenir, notamment les méthodes agg et apply. Cependant, ces méthodes présentent certaines limites et ne répondent pas toujours à des cas d'utilisation spécifiques.

Utiliser agg avec un Dict

Comme mentionné dans la question, il est possible d'appliquer plusieurs fonctions à une série groupby objet à l'aide d'un dictionnaire :

grouped['D'].agg({'result1' : np.sum,
                   'result2' : np.mean})

Cette approche permet de spécifier les noms de colonnes comme clés et les fonctions correspondantes comme valeurs. Cependant, cela ne fonctionne que pour les objets groupby Series. Lorsqu'elles sont appliquées à un DataFrame groupby, les clés du dictionnaire sont censées être des noms de colonnes, et non des noms de colonnes de sortie.

Utilisation d'agg avec les fonctions Lambda

La question explore également l'utilisation des fonctions lambda dans agg pour effectuer opérations basées sur d’autres colonnes au sein de l’objet groupby. Cette approche convient lorsque vos fonctions impliquent des dépendances sur d'autres colonnes. Bien que cela ne soit pas explicitement pris en charge par la méthode agg, il est possible de contourner cette limitation en spécifiant manuellement les noms de colonnes sous forme de chaînes :

grouped.agg({'C_sum' : lambda x: x['C'].sum(),
             'C_std': lambda x: x['C'].std(),
             'D_sum' : lambda x: x['D'].sum()},
             'D_sumifC3': lambda x: x['D'][x['C'] == 3].sum(), ...)

Cette approche permet d'appliquer plusieurs fonctions à différentes colonnes, y compris celles qui dépendent des autres. . Cependant, il peut être verbeux et nécessite une gestion minutieuse des noms de colonnes.

Utiliser apply avec une fonction personnalisée

Une approche plus flexible consiste à utiliser la méthode apply, qui transmet l'ensemble du DataFrame du groupe à la fonction fournie. Cela permet d'effectuer des opérations et des interactions plus complexes entre les colonnes du groupe :

def f(x):
    d = {}
    d['a_sum'] = x['a'].sum()
    d['a_max'] = x['a'].max()
    d['b_mean'] = x['b'].mean()
    d['c_d_prodsum'] = (x['c'] * x['d']).sum()
    return pd.Series(d, index=['a_sum', 'a_max', 'b_mean', 'c_d_prodsum'])

df.groupby('group').apply(f)

En renvoyant une série avec des colonnes correctement étiquetées, vous pouvez facilement effectuer plusieurs calculs sur le groupby DataFrame. Cette approche est plus polyvalente et permet des opérations complexes basées sur plusieurs colonnes.

Conclusion

L'application de plusieurs fonctions à plusieurs colonnes regroupées nécessite un examen attentif de la structure des données et des opérations souhaitées. La méthode agg convient aux opérations simples sur des objets Series, tandis que la méthode apply offre une plus grande flexibilité lorsque vous travaillez avec des DataFrames groupby ou effectuez des calculs complexes.

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