Учебники

Python — агрегация данных

Май 16, 2019

В Python есть несколько методов для агрегации данных. Это делается с помощью панд и библиотек NumPy. Данные должны быть доступны или преобразованы в фрейм данных для применения функций агрегирования.

Применение агрегаций в DataFrame

Давайте создадим DataFrame и применим к нему агрегаты. 

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4),
      index = pd.date_range('1/1/2000', periods=10),
      columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])

print df

r = df.rolling(window=3,min_periods=1)
print r

Его вывод выглядит следующим образом — 

                    A           B           C           D
2000-01-01   1.088512   -0.650942   -2.547450   -0.566858
2000-01-02   0.790670   -0.387854   -0.668132    0.267283
2000-01-03  -0.575523   -0.965025    0.060427   -2.179780
2000-01-04   1.669653    1.211759   -0.254695    1.429166
2000-01-05   0.100568   -0.236184    0.491646   -0.466081
2000-01-06   0.155172    0.992975   -1.205134    0.320958
2000-01-07   0.309468   -0.724053   -1.412446    0.627919
2000-01-08   0.099489   -1.028040    0.163206   -1.274331
2000-01-09   1.639500   -0.068443    0.714008   -0.565969
2000-01-10   0.326761    1.479841    0.664282   -1.361169

Rolling [window=3,min_periods=1,center=False,axis=0]

Мы можем агрегировать, передавая функцию всему DataFrame или выбирая столбец с помощью стандартного метода get item .

Применить агрегацию на весь фрейм данных 

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4),
      index = pd.date_range('1/1/2000', periods=10),
      columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])
print df

r = df.rolling(window=3,min_periods=1)
print r.aggregate(np.sum)

Его вывод выглядит следующим образом — 

                    A           B           C           D
2000-01-01   1.088512   -0.650942   -2.547450   -0.566858
2000-01-02   1.879182   -1.038796   -3.215581   -0.299575
2000-01-03   1.303660   -2.003821   -3.155154   -2.479355
2000-01-04   1.884801   -0.141119   -0.862400   -0.483331
2000-01-05   1.194699    0.010551    0.297378   -1.216695
2000-01-06   1.925393    1.968551   -0.968183    1.284044
2000-01-07   0.565208    0.032738   -2.125934    0.482797
2000-01-08   0.564129   -0.759118   -2.454374   -0.325454
2000-01-09   2.048458   -1.820537   -0.535232   -1.212381
2000-01-10   2.065750    0.383357    1.541496   -3.201469

                    A           B           C           D
2000-01-01   1.088512   -0.650942   -2.547450   -0.566858
2000-01-02   1.879182   -1.038796   -3.215581   -0.299575
2000-01-03   1.303660   -2.003821   -3.155154   -2.479355
2000-01-04   1.884801   -0.141119   -0.862400   -0.483331
2000-01-05   1.194699    0.010551    0.297378   -1.216695
2000-01-06   1.925393    1.968551   -0.968183    1.284044
2000-01-07   0.565208    0.032738   -2.125934    0.482797
2000-01-08   0.564129   -0.759118   -2.454374   -0.325454
2000-01-09   2.048458   -1.820537   -0.535232   -1.212381
2000-01-10   2.065750    0.383357    1.541496   -3.201469

Применить агрегацию к одному столбцу информационного кадра 

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4),
      index = pd.date_range('1/1/2000', periods=10),
      columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])
print df
r = df.rolling(window=3,min_periods=1)
print r['A'].aggregate(np.sum)

Его вывод выглядит следующим образом — 

                 A           B           C           D
2000-01-01   1.088512   -0.650942   -2.547450   -0.566858
2000-01-02   1.879182   -1.038796   -3.215581   -0.299575
2000-01-03   1.303660   -2.003821   -3.155154   -2.479355
2000-01-04   1.884801   -0.141119   -0.862400   -0.483331
2000-01-05   1.194699    0.010551    0.297378   -1.216695
2000-01-06   1.925393    1.968551   -0.968183    1.284044
2000-01-07   0.565208    0.032738   -2.125934    0.482797
2000-01-08   0.564129   -0.759118   -2.454374   -0.325454
2000-01-09   2.048458   -1.820537   -0.535232   -1.212381
2000-01-10   2.065750    0.383357    1.541496   -3.201469
2000-01-01   1.088512
2000-01-02   1.879182
2000-01-03   1.303660
2000-01-04   1.884801
2000-01-05   1.194699
2000-01-06   1.925393
2000-01-07   0.565208
2000-01-08   0.564129
2000-01-09   2.048458
2000-01-10   2.065750
Freq: D, Name: A, dtype: float64

Применить агрегацию к нескольким столбцам в DataFrame 

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4),
      index = pd.date_range('1/1/2000', periods=10),
      columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])
print df
r = df.rolling(window=3,min_periods=1)
print r[['A','B']].aggregate(np.sum)

Его вывод выглядит следующим образом —

66
Share: