pandas教程：Data Aggregation 数据聚合

10.2 Data Aggregation（数据聚合）

聚合（Aggregation）指的是一些数据转化（data transformation），这些数据转化能从数组中产生标量（scalar values）。下面的例子就是一些聚合方法，包括mean, count, min and sum。我们可能会好奇，在一个GroupBy对象上调用mean()的时候，究竟发生了什么。一些常见的聚合，比如下表，实现方法上都已经被优化过了。当然，我们可以使用的聚合方法不止这些：

我们可以使用自己设计的聚合方法，而且可以调用分组后对象上的任意方法。例如，我们可以调用quantile来计算Series或DataFrame中列的样本的百分数。

尽管quantile并不是专门为GroupBy对象设计的方法，这是一个Series方法，但仍可以被GroupBy对象使用。GroupBy会对Series进行切片（slice up），并对于切片后的每一部分调用piece.quantile(0.9)，然后把每部分的结果整合到一起：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'key1' : ['a', 'a', 'b', 'b', 'a'],'key2' : ['one', 'two', 'one', 'two', 'one'], 'data1' : np.random.randn(5), 'data2' : np.random.randn(5)})
df

grouped = df.groupby('key1')
for key, group in grouped:print(key)print(group)

adata1     data2 key1 key2
0  1.707738  0.186729    a  one
1  1.069831  1.305796    a  two
4  0.341176  0.429461    a  one
bdata1     data2 key1 key2
2 -2.291339 -1.609071    b  one
3  1.348090 -0.294999    b  two

grouped['data1'].quantile(0.9)

key1
a    1.580157
b    0.984147
Name: data1, dtype: float64

如果想用自己设计的聚合函数，把用于聚合数组的函数传入到aggregate或agg方法即可：

def peak_to_peak(arr):return arr.max() - arr.min()

grouped.agg(peak_to_peak)

我们发现很多方法，比如describe，也能正常使用，尽管严格的来说，这并不是聚合：

grouped.describe()

细节的部分在10.3会进行更多解释。

注意：自定义的函数会比上面表中的函数慢一些，上面的函数时优化过的，而自定义的函数会有一些额外的计算，所以慢一些。

1 Column-Wise and Multiple Function Application（列对列和多函数应用）

让我们回到tipping数据集。加载数据及后，我们添加一列用于描述小费的百分比：

tips = pd.read_csv('../examples/tips.csv')

# Add tip percentage of total bill
tips['tip_pct'] = tips['tip'] / tips['total_bill']

tips[:6]

我们可以看到，对series或DataFrame进行聚合，其实就是通过aggregate使用合适的函数，或者调用一些像mean或std这样的方法。然而，我们可能想要在列上使用不同的函数进行聚合，又或者想要一次执行多个函数。幸运的是，这是可能的，下面将通过一些例子来说明。首先，对于tips数据集，先用day和smoker进行分组：

grouped = tips.groupby(['day', 'smoker'])

对于像是上面表格10-1中的一些描述性统计，我们可以直接传入函数的名字，即字符串：

grouped_pct = grouped['tip_pct']

for name, group in grouped_pct:print(name)print(group[:2], '\n')

('Fri', 'No')
91    0.155625
94    0.142857
Name: tip_pct, dtype: float64 ('Fri', 'Yes')
90    0.103555
92    0.173913
Name: tip_pct, dtype: float64 ('Sat', 'No')
19    0.162228
20    0.227679
Name: tip_pct, dtype: float64 ('Sat', 'Yes')
56    0.078927
58    0.156584
Name: tip_pct, dtype: float64 ('Sun', 'No')
0    0.059447
1    0.160542
Name: tip_pct, dtype: float64 ('Sun', 'Yes')
164    0.171331
172    0.710345
Name: tip_pct, dtype: float64 ('Thur', 'No')
77    0.147059
78    0.131810
Name: tip_pct, dtype: float64 ('Thur', 'Yes')
80    0.154321
83    0.152999
Name: tip_pct, dtype: float64 

grouped_pct.agg('mean')

day   smoker
Fri   No        0.151650Yes       0.174783
Sat   No        0.158048Yes       0.147906
Sun   No        0.160113Yes       0.187250
Thur  No        0.160298Yes       0.163863
Name: tip_pct, dtype: float64

如果我们把函数或函数的名字作为一个list传入，我们会得到一个DataFrame，每列的名字就是函数的名字：

# def peak_to_peak(arr):
#     return arr.max() - arr.min()
grouped_pct.agg(['mean', 'std', peak_to_peak])

上面我们把多个聚合函数作为一个list传入给agg，这些函数会独立对每一个组进行计算。

上面结果的列名是自动给出的，当然，我们也可以更改这些列名。这种情况下，传入一个由tuple组成的list，每个tuple的格式是(name, function)，每个元组的第一个元素会被用于作为DataFrame的列名（我们可以认为这个二元元组list是一个有序的映射）：

grouped_pct.agg([('foo', 'mean'), ('bar', np.std)])

如果是处理一个DataFrame，我们有更多的选择，我们可以用一个含有多个函数的list应用到所有的列上，也可以在不同的列上应用不同的函数。演示一下，假设我们想要在tip_pct和total_bill这两列上，计算三个相同的统计指标：

functions = ['count', 'mean', 'max']

result = grouped['tip_pct', 'total_bill'].agg(functions)
result

我们可以看到，结果中的DataFrame有多层级的列（hierarchical columns）。另外一种做法有相同的效果，即我们对于每一列单独进行聚合（aggregating each column separately），然后使用concat把结果都结合在一起，然后用列名作为keys参数：

result['tip_pct']

我们之前提到过，可以用元组组成的list来自己定义列名：

ftuples = [('Durchschnitt', 'mean'), ('Abweichung', np.var)]

grouped['tip_pct', 'total_bill'].agg(ftuples)

现在，假设我们想要把不同的函数用到一列或多列上。要做到这一点，给agg传递一个dict，这个dict需要包含映射关系，用来表示列名和函数之间的对应关系：

grouped.agg({'tip': np.max, 'size': 'sum'})

grouped.agg({'tip_pct': ['min', 'max', 'mean', 'std'],'size': 'sum'})

只有当多个函数用于至少一列的时候，DataFrame才会有多层级列（hierarchical columns）

2 Returning Aggregated Data Without Row Indexes（不使用行索引返回聚合数据）

目前为止提到的所有例子，最后返回的聚合数据都是有索引的，而且这个索引默认是多层级索引，这个索引是由不同的组键的组合构成的（unique group key combinations）。因为我们并不是总需要返回这种索引，所以我们可以取消这种模式，在调用groupby的时候设定as_index=False即可：

tips.groupby(['day', 'smoker'], as_index=False).mean()

当然，我们也可以在上面的结果上直接调用reset_index，这样的话就能得到之前那种多层级索引的结果。不过使用as_index=False方法可以避免一些不必要的计算。