由於以數據為中心的 Python 包的奇妙生態系統,Python 被認為是進行數據分析的最佳編程語言之一。Panda 就是 Python 中提供給我們的這樣的包之一,它使得數據的導入和分析變得非常容易。
在本教程中,我們將討論 panda 系列中給我們的 agg()
函數,並將它與給我們的系列數據一起使用。
簡介:Pandas agg()
函數
我們使用 Pandas 的 agg()
函數來傳遞單個函數或函數列表,這些函數將應用於給定的數據序列,有時甚至單獨應用於數據序列的每個元素。在我們在 agg()
函數中傳遞函數列表的情況下,它將返回多個結果。
句法
在這一節中,我們將研究在 agg()方法和函數的返回類型中必須使用的語法和參數。
seriesGiven.agg(function_name, axis = 0)
序列給定是程序中給我們的數據序列。
參數:
我們必須在 agg() 方法中提供以下參數。
- Function_name: 我們必須在 agg() 方法中提供一個函數、函數列表或字元串,該字元串包含要在數據序列上調用的函數的名稱作為參數。
- 軸:軸的工作方式類似於為數據系列的行定義索引。我們可以給 axis 等於 0,或者提供「索引」來對數據序列執行逐行操作。此外,我們可以在 axis 參數中給出 1 或「column」來對數據序列執行按列操作。
返回類型
agg()方法的返回類型不是固定的,它總是依賴於我們在 agg()方法中作為參數傳遞的函數的返回類型。
使用 agg()
函數
到目前為止,我們已經了解了 Pandas 中提供給我們的 agg()
函數的用法介紹和語法。為了了解和理解 agg()方法的工作原理,我們將在下面的例子中使用這個函數。
在 agg()方法中傳遞單個函數
在這個例子中,我們將通過 numpy 模塊創建一個隨機數組,然後我們將使用 Pandas 函數使它成為一個數據序列。之後,我們將使用 agg()
函數並傳遞一個 lambda 函數,作為其內部的參數,因此它將為系列中給出的每個值添加 3。當我們將函數應用於數列時,我們通過 agg()
函數得到的返回類型也是數列。現在,讓我們通過下面的例子來理解這個實現。
示例 1: 看看下面的 Python 程序:
# Importing panda module as pnd
import pandas as pnd
# Importing numpy module as nmp in program
import numpy as nmp
# Creating random array of 20 elements with numpy random
randomArray = nmp.random.randn(20)
# Creating series from array of random elements
dataSeries = pnd.Series(randomArray)
# Calling agg() method for data series
resultSeries = dataSeries.agg(lambda num : num + 3) # Lambda function as an argument
# Displaying before and after operation results
print('Data series of elements before operation: \n', dataSeries,
'\n\n Data series of elements after operation: \n', resultSeries)
輸出:
Data series of elements before operation:
0 -0.510111
1 -0.732670
2 -0.451550
3 -0.435085
4 0.082848
5 -1.051242
6 0.203565
7 -1.014079
8 -0.232350
9 -0.325640
10 0.528320
11 -1.472293
12 -0.639487
13 -2.490666
14 -0.242837
15 0.854955
16 1.076247
17 1.491347
18 -1.767788
19 -0.205003
dtype: float64
Data series of elements after operation:
0 2.489889
1 2.267330
2 2.548450
3 2.564915
4 3.082848
5 1.948758
6 3.203565
7 1.985921
8 2.767650
9 2.674360
10 3.528320
11 1.527707
12 2.360513
13 0.509334
14 2.757163
15 3.854955
16 4.076247
17 4.491347
18 1.232212
19 2.794997
dtype: float64
說明:
首先,我們在程序中引入了 Pandas 和 numpy 模塊來使用它的功能。
然後,我們用 numpy 模塊的 randn()函數創建了一個 20 個元素的數組。之後,我們使用 panda 模塊的 series()函數將數組變成系列形式。
然後,我們在該系列中使用了 agg()
函數,並在其中傳遞了 lambda 函數作為參數。我們在 agg()方法中傳遞了一個參數,將該系列的每個值加 3。最後,我們在輸出中列印數據序列(在對其執行操作之前和之後)。
正如我們在輸出中看到的,在我們對序列執行操作後,3 被添加到序列的每個值中。
在 agg()方法中傳遞函數列表:
在本例中,在創建數據系列之後,我們將在 agg()
函數中傳遞函數列表作為參數,而不是在其中傳遞單個函數參數。當我們在 agg()方法中傳遞一系列 Python 默認函數作為參數時,它會將多個結果返回到多個變數中。讓我們通過下面的例子來理解這個方法的實現。
示例 2: 看看下面的 Python 程序:
# Importing panda module as pnd
import pandas as pnd
# Importing numpy module as nmp in program
import numpy as nmp
# Creating random array of 20 elements with numpy random
randomArray = nmp.random.randn(20)
# Creating series from array of random elements
dataSeries = pnd.Series(randomArray)
# Creating a list having function names in it
functionList = [min, max, sorted]
# Calling agg() method with list of functions
seriesResult1, seriesResult2, seriesResult3 = dataSeries.agg(functionList)
# Displaying elements of data series
print('Data Series before operation: \n', dataSeries)
print('\nMinimum value in the data series = {}\n\nMaximum value in the data series = {},\
\n\nSorted data series after operation:\n{}'.format(seriesResult1, seriesResult2, seriesResult3))
輸出:
Data Series before operation:
0 1.324659
1 -1.632943
2 -0.451046
3 -0.119475
4 -1.476469
5 1.550481
6 -0.345283
7 -0.391220
8 1.183295
9 0.945834
10 0.426908
11 -1.373141
12 -1.360714
13 1.029160
14 -0.305868
15 0.520776
16 0.519891
17 0.581810
18 -0.200537
19 2.175055
dtype: float64
Minimum value in the data series = -1.6329428122607905
Maximum value in the data series = 2.175055294872539,
Sorted data series after operation:
[-1.6329428122607905, -1.476468968840359, -1.3731412602339488, -1.3607141137838996, -0.45104603430414114, -0.3912204479169106, -0.34528253055365704, -0.3058683242351637, -0.20053665016862435, -0.1194753076622943, 0.4269084920204909, 0.519891496565306, 0.5207757216248261, 0.5818098237803292, 0.9458337130436504, 1.02915996695176, 1.1832945335240084, 1.324659481096391, 1.5504805147479754, 2.175055294872539]
說明:
在創建一個數據系列之後,正如我們在前面的例子中所做的,我們已經創建了一個列表,其中有多個函數的名稱。在這個例子中,我們沒有給出一個函數作為參數,而是在 agg()
函數中傳遞了多個默認函數。在將這些函數作為參數傳遞之後,我們已經在輸出中列印了操作之前和操作之後的數據系列。
當我們查看輸出時,我們可以看到 agg()
函數返回了多個結果。這是因為我們在其中傳遞了多個函數作為參數。max()、min()和 sorted()已返回到不同的變數中,即 seriesResult1、seriesResult2 和 seriesResult3。
原創文章,作者:小藍,如若轉載,請註明出處:https://www.506064.com/zh-tw/n/293737.html