Pandas GroupBy.agg()를 사용하여 동일한 열에서 여러 집계를 어떻게 수행할 수 있나요?

Pandas GroupBy.agg()를 사용하여 동일한 열에 여러 집계

pandas에서 GroupBy.agg()를 사용하면 다음 항목을 편리하게 집계할 수 있습니다. 각 열에 함수를 적용하여 데이터를 생성합니다. 그러나 동일한 열에 서로 다른 함수를 적용하는 경우 agg()를 여러 번 호출해야 합니다.

전통적인(잘못된) 접근 방식:

직관적으로 간단한 접근 방식은 be:

df.groupby("dummy").agg({
    "returns": f1, 
    "returns": f2
})

안타깝게도 중복으로 인해 오류가 발생합니다. 키.

해결책:

agg()는 사전을 기대하므로 간단한 해결책은 열 이름과 함수 목록을 사용하여 사전을 생성하는 것입니다.

df.groupby("dummy").agg({
    "returns": [f1, f2]
})

이렇게 하면 두 집계의 출력이 포함된 다중 인덱스 DataFrame이 생성됩니다.

예:

다음 DataFrame을 고려하세요.

import pandas as pd
import datetime as dt
import numpy as np

pd.np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame({
    "date": [dt.date(2012, x, 1) for x in range(1, 11)],
    "returns": 0.05 * np.random.randn(10),
    "dummy": np.repeat(1, 10)
})

"반품" 열에 평균과 합계를 모두 적용하려면:

df.groupby("dummy").agg({
    "returns": ["mean", "sum"]
})

이 결과는 다음과 같습니다.

           returns          
           mean       sum
dummy                    
1      0.036901  0.369012

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