Pandasagg详解

发布时间：2023-05-16

一、Pandasagg简介

在数据分析的过程中，将数据以矩阵或表格的形式进行呈现是十分常见的需求。而数据分析库Pandas，则是Python领域中最受欢迎的处理表格数据的库之一。Pandasagg则是在Pandas库的基础之上，针对新旧版本的Pandas进行了兼容性改进的扩展性工具。 具体而言，Pandasagg提供了一种多重分组和聚合的方法，并能够将结果以新的格式和方式进行输出。使用Pandasagg不仅可以更容易地完成针对数据表格的聚合操作，还能够与其他Python数据分析工具（如Matplotlib等）进行无缝整合。

import pandas as pd
import numpy as np
import pandasagg as pg
# 构造数据
data = {'group': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'], 'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用pandasagg进行多重分组和聚合
df_agg = df.groupby('group').agg(
    pg.MultiAgg(
        pg.Count(),
        pg.ArgMax('value'),
        pg.ArgMin('value'),
        pg.Percentile('value'),
        pg.Mean(),
        pg.Median(),
        pg.StdDev()
    )
)
print(df_agg)

二、Pandasagg的用法

1. 多重聚合

Pandasagg主要提供了一种多重聚合（MultiAgg）的方式，这种方式能够将多种聚合操作在同一行代码中完成。定义多重聚合操作时，可以通过指定需要进行的聚合方式，来进行多重聚合操作。

# 构造数据
data = {'group': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'], 'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用pandasagg进行多重聚合
df_agg = df.groupby('group').agg(
    pg.MultiAgg(
        pg.Count(),
        pg.ArgMax('value'),
        pg.ArgMin('value'),
        pg.Percentile('value'),
        pg.Mean(),
        pg.Median(),
        pg.StdDev()
    )
)
print(df_agg)

2. 高级分组

除了多重聚合的方式外，Pandasagg还提供了高级的分组方法，能够更加灵活和精确地指定需要进行的分组。 下面的示例代码中，我们使用分别指定groupby函数的参数和函数，来完成高级分组操作，并生成一个数据框。

# 构造数据
data = {'group_1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'group_2': ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'X', 'Y'],
        'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用高级分组
df_agg = df.groupby([df['group_1'], pd.Categorical(df['group_2'], categories=['X', 'Y'])]).agg(
    pg.MultiAgg(
        pg.Count(),
        pg.ArgMax('value')
    )
)
print(df_agg)

3. 输出结果

在Pandasagg中，可以使用to_frame()函数将聚合结果转化为数据框的形式输出。

# 构造数据
data = {'group': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'], 'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用pandasagg进行多重聚合
df_agg = df.groupby('group').agg(
    pg.MultiAgg(
        pg.Count(),
        pg.ArgMax('value'),
        pg.ArgMin('value'),
        pg.Percentile('value'),
        pg.Mean(),
        pg.Median(),
        pg.StdDev()
    )
)
# 输出聚合结果
output = df_agg.to_frame()
print(output)

三、Pandasagg的优点

与其他的Python数据分析工具类库相比，Pandasagg的聚合性能和效率相对较好。其多重聚合的操作方式能够更简洁地完成数据分析任务，并且在处理大数据集的情况下也相对快速。 此外，Pandasagg强大的可拓展性，也为数据分析人员提供了众多自定义扩展选项。因此，随着Python数据分析的应用范围不断扩大，Pandasagg的使用也会得到更广泛的推广。

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