Метод агрегации Series в Pandas

Введение

В этом практическом занятии вы научитесь использовать метод aggregate() в Pandas для выполнения агрегирующих операций над Series. Метод aggregate() позволяет применить одну или несколько операций к элементам Series вдоль заданной оси.

Советы по работе с ВМ

После запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.

Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook полностью загрузится. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.

Если вы столкнетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Создание Series

Сначала создадим Series, которую будем использовать для агрегации. Создадим простую Series с тремя элементами: 2, 3 и 4.

#import pandas library
import pandas as pd

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

Агрегация с использованием одного метода

Далее агрегируем элементы Series, применяя один метод. Будем использовать метод aggregate() и передавать желаемый метод в виде строкового параметра. В этом примере агрегируем элементы с использованием методов 'sum' (сумма), 'min' (минимальное значение),'max' (максимальное значение),'mean' (среднее значение) и 'count' (количество).

#aggregate using'sum','min','max','mean', 'count' methods
sum_result = s.aggregate('sum')
min_result = s.aggregate('min')
max_result = s.aggregate('max')
mean_result = s.aggregate('mean')
count_result = s.aggregate('count')

Распечатайте результаты

Теперь выведем на печать агрегированные результаты для каждого метода.

print("The sum of the series elements is:", sum_result)
print("The min of the series elements is:", min_result)
print("The max of the series elements is:", max_result)
print("The mean of the series elements is:", mean_result)
print("The count of the series elements is:", count_result)

Агрегация с использованием нескольких методов

Вы также можете агрегировать элементы Series, передав список методов в метод aggregate(). В этом примере мы передадим ['sum','min','max'].

#aggregate using a list of methods
result = s.aggregate(['sum','min','max'])

Распечатайте результаты

Распечатаем агрегированные результаты для каждого метода.

print("The output of the aggregate method is:\n", result)

Резюме

В этом практическом занятии вы узнали, как использовать метод aggregate() в Pandas для выполнения агрегирующих операций над Series. Вы узнали, как агрегировать элементы с использованием одного метода или списка методов. Помните, что метод aggregate() позволяет вычислять скалярные значения или несколько выходных данных в зависимости от параметра, переданного ему. Исследуйте различные методы в Pandas для агрегирования ваших данных и эффективного выполнения анализа. Удачи в программировании!