Pandas Series Agg Methode

Einführung

In diesem Lab werden wir uns die agg()-Methode des Pandas Series-Objekts ansehen. Die agg()-Methode ermöglicht es uns, eine oder mehrere Aggregierungsfunktionen auf die Elemente einer Series entlang einer angegebenen Achse anzuwenden. Wenn sie mit einer einzelnen Funktion aufgerufen wird, gibt sie einen skalaren Wert zurück, und wenn sie mit mehreren Funktionen aufgerufen wird, gibt sie mehrere Werte zurück.

Tipps für die VM

Nachdem der VM-Start abgeschlossen ist, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu nutzen.

Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund der Einschränkungen von Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.

Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.

Importieren der erforderlichen Bibliotheken

Zunächst müssen wir die pandas-Bibliothek importieren, die zur Datenmanipulation und -analyse verwendet wird.

import pandas as pd

Erstellen einer Series

Als nächstes werden wir ein Series-Objekt mit einigen Beispiel-Daten erstellen.

s = pd.Series([2, 3, 4])

Aggregieren mit einer einzelnen Funktion

Lassen Sie uns nun die Elemente der Series mit einer einzelnen Funktion aggregieren. Wir werden die Funktionen sum(), min(), max(), mean() und count() als Beispiele verwenden.

print("Die Summe der Serielemente ist:", s.agg('sum'))
print("Das Minimum der Serielemente ist:", s.agg('min'))
print("Das Maximum der Serielemente ist:", s.agg('max'))
print("Der Mittelwert der Serielemente ist:", s.agg('mean'))
print("Die Anzahl der Serielemente ist:", s.agg('count'))

Aggregieren mit mehreren Funktionen

Wir können auch die Elemente der Series mit mehreren Funktionen aggregieren. Hier übergeben wir eine Liste von Funktionen an die agg()-Methode.

print("Das Ergebnis der agg-Methode ist:\n", s.agg(['sum','min','max']))

Aggregieren mit einer benutzerdefinierten Funktion

Schließlich können wir die Elemente mit einer benutzerdefinierten Funktion aggregieren. In diesem Beispiel werden wir eine Funktion namens add() erstellen, die 1 zu Elementen größer als 3 hinzufügt und andernfalls das gleiche Element zurückgibt.

def add(x):
    if x > 3:
        return x + 1
    else:
        return x

print("Nach der Aggregation ist das Ergebnis:\n", s.agg(add))

Zusammenfassung

In diesem Lab haben wir gelernt, wie die agg()-Methode im Pandas Series-Objekt verwendet wird. Wir haben gesehen, wie man Elemente mit eingebauten Funktionen, mehreren Funktionen und benutzerdefinierten Funktionen aggregieren kann. Die agg()-Methode ist ein leistungsstarkes Werkzeug zur Zusammenfassung und Analyse von Daten in einer Series.