Wie kann ich mehrere Funktionen effizient auf mehrere GroupBy-Spalten in Pandas anwenden?

Mehrere Funktionen auf mehrere GroupBy-Spalten anwenden

Einführung

Beim Arbeiten mit gruppierten Daten ist es oft notwendig, mehrere Funktionen auf mehrere Spalten anzuwenden. Die Pandas-Bibliothek bietet mehrere Methoden, um dies zu erreichen, einschließlich der Methoden agg und apply. Diese Methoden unterliegen jedoch bestimmten Einschränkungen und erfüllen möglicherweise nicht immer bestimmte Anwendungsfälle.

Agg mit einem Dict verwenden

Wie in der Frage erwähnt, ist es möglich, mehrere Funktionen auf eine Groupby-Serie anzuwenden Objekt mithilfe eines Wörterbuchs:

grouped['D'].agg({'result1' : np.sum,
                   'result2' : np.mean})

Dieser Ansatz ermöglicht die Angabe der Spaltennamen als Schlüssel und der entsprechenden Funktionen als Werte. Dies funktioniert jedoch nur für Series-Groupby-Objekte. Bei Anwendung auf einen Groupby-DataFrame wird erwartet, dass es sich bei den Wörterbuchschlüsseln um Spaltennamen und nicht um Ausgabespaltennamen handelt.

Agg mit Lambda-Funktionen verwenden

Die Frage untersucht auch die Verwendung von Lambda-Funktionen innerhalb von agg zur Ausführung Operationen basierend auf anderen Spalten innerhalb des Groupby-Objekts. Dieser Ansatz eignet sich, wenn Ihre Funktionen Abhängigkeiten von anderen Spalten beinhalten. Obwohl dies von der agg-Methode nicht explizit unterstützt wird, ist es möglich, diese Einschränkung zu umgehen, indem die Spaltennamen manuell als Zeichenfolgen angegeben werden:

grouped.agg({'C_sum' : lambda x: x['C'].sum(),
             'C_std': lambda x: x['C'].std(),
             'D_sum' : lambda x: x['D'].sum()},
             'D_sumifC3': lambda x: x['D'][x['C'] == 3].sum(), ...)

Dieser Ansatz ermöglicht die Anwendung mehrerer Funktionen auf verschiedene Spalten, einschließlich solcher, die von anderen abhängig sind . Es kann jedoch ausführlich sein und erfordert eine sorgfältige Handhabung der Spaltennamen.

Anwenden mit einer benutzerdefinierten Funktion verwenden

Ein flexiblerer Ansatz ist die Verwendung der Apply-Methode, an die der gesamte Gruppen-DataFrame übergeben wird die bereitgestellte Funktion. Dies ermöglicht die Durchführung komplexerer Operationen und Interaktionen zwischen Spalten innerhalb der Gruppe:

def f(x):
    d = {}
    d['a_sum'] = x['a'].sum()
    d['a_max'] = x['a'].max()
    d['b_mean'] = x['b'].mean()
    d['c_d_prodsum'] = (x['c'] * x['d']).sum()
    return pd.Series(d, index=['a_sum', 'a_max', 'b_mean', 'c_d_prodsum'])

df.groupby('group').apply(f)

Durch die Rückgabe einer Reihe mit entsprechend beschrifteten Spalten können Sie problemlos mehrere Berechnungen für den Groupby-DataFrame durchführen. Dieser Ansatz ist vielseitiger und ermöglicht komplexe Operationen auf Basis mehrerer Spalten.

Fazit

Das Anwenden mehrerer Funktionen auf mehrere gruppierte Spalten erfordert eine sorgfältige Prüfung der Datenstruktur und der gewünschten Operationen. Die agg-Methode eignet sich für einfache Vorgänge an Serienobjekten, während die apply-Methode eine größere Flexibilität beim Arbeiten mit Groupby-DataFrames oder bei der Durchführung komplexer Berechnungen bietet.

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