Руководство по pandas agg: агрегация данных в pandas

Как использовать функцию agg в библиотеке pandas?

Одной из самых мощных функций библиотеки pandas для агрегации данных является функция agg. Она позволяет проводить сложные операции агрегации на группах данных в одной строке кода. Функция agg принимает в качестве аргумента словарь, где ключи - это названия столбцов или столбцов в множестве исходных данных, а значения - это функции агрегации, которые нужно применить к этим столбцам.

Рассмотрим пример использования функции agg на наборе данных о продажах. Предположим, что у нас есть столбец "продукт", содержащий названия продуктов, столбец "количество", содержащий количество проданных единиц каждого продукта, и столбец "цена", содержащий цены на продукты. Мы хотим сгруппировать данные по продуктам и получить сумму продаж, среднюю цену и максимальное количество проданных единиц для каждого продукта.

Для начала, импортируем библиотеку pandas:

import pandas as pd

Затем создадим DataFrame с данными о продажах:

data = {'продукт': ['яблоки', 'бананы', 'яблоки', 'бананы', 'апельсины'],
        'количество': [10, 5, 8, 3, 6],
        'цена': [2.5, 1.5, 2.0, 2.2, 3.0]}
df = pd.DataFrame(data)

Теперь, когда у нас есть DataFrame, мы можем использовать функцию agg для выполнения агрегации данных. Создадим словарь с функциями агрегации:

aggregation_functions = {'количество': 'sum', 'цена': ['mean', 'max']}

Затем применим функцию agg к DataFrame с этим словарем:

df_agg = df.groupby('продукт').agg(aggregation_functions)

В результате мы получим новый DataFrame, в котором каждый столбец будет содержать результаты агрегации для каждого продукта. В данном примере столбцы 'количество' и 'цена' будут содержать сумму продаж, среднюю цену и максимальное значение:

          количество  цена
                  sum  mean  max
продукт
апельсины           6   3.0  3.0
бананы              8   1.85 2.2:
яблоки             18   2.25 2.5

Как видно из результата, функция agg позволяет проводить несколько операций агрегации одновременно и удобно смотреть результаты для каждого столбца.

Таким образом, функция agg в библиотеке pandas является мощным инструментом для агрегации данных по группам. Она позволяет проводить сложные операции агрегации в одной строке кода и предоставляет гибкость в выборе операций агрегации. Используйте функцию agg, когда вам нужно провести несколько операций агрегации на столбцах в вашем DataFrame.