从 Pandas 聚合中重命名结果列（“FutureWarning：不推荐使用带有重命名的字典”）

Question

我正在尝试对 pandas 数据框进行一些聚合。这是一个示例代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"User": ["user1", "user2", "user2", "user3", "user2", "user1"],
                  "Amount": [10.0, 5.0, 8.0, 10.5, 7.5, 8.0]})

df.groupby(["User"]).agg({"Amount": {"Sum": "sum", "Count": "count"}})

Out[1]: 
      Amount      
         Sum Count
User              
user1   18.0     2
user2   20.5     3
user3   10.5     1

这会产生以下警告：

FutureWarning：不推荐使用带有重命名的字典，并将 在未来的版本中删除 return super(DataFrameGroupBy, self).aggregate(arg, *args, **kwargs)

我怎样才能避免这种情况？

Answer 1

这对我有用，Pandas 版本 1.2.4

我们为每一列添加一个由元组组成的列表：

df.groupby('column to group by').agg(
{'column name': [('new column name', 'function to apply')]})

例子

# Create DataFrame
df=pd.DataFrame(data={'id':[1,1,2,3],'col1': [1,2,1,5], 'col2':[5,8,6,4]})

# Apply grouping 
grouped = df.groupby('id').agg({
                             'col1': [('name1', 'sum')], 
                             'col2': [('name2_mean', 'sum'), ('name2_custom_std', lambda x: np.std(x))]})

# Drop multi-index for columns and reset index
grouped.columns = grouped.columns.droplevel()
grouped.reset_index(inplace=True)

结果：

	id	name1	name2_mean	name2_custom_std
0	1	3	13	1.5
1	2	1	6	0.0
2	3	5	4	0.0

Answer 2

熊猫更新 0.25+ Aggregation relabeling

import pandas as pd

print(pd.__version__)
#0.25.0

df = pd.DataFrame({"User": ["user1", "user2", "user2", "user3", "user2", "user1"],
                  "Amount": [10.0, 5.0, 8.0, 10.5, 7.5, 8.0]})

df.groupby("User")['Amount'].agg(Sum='sum', Count='count')

输出：

        Sum  Count
User              
user1  18.0      2
user2  20.5      3
user3  10.5      1

Answer 3

用正确命名的函数列表替换内部字典。

要重命名我正在使用这个实用函数的函数：

def aliased_aggr(aggr, name):
    if isinstance(aggr,str):
        def f(data):
            return data.agg(aggr)
    else:
        def f(data):
            return aggr(data)
    f.__name__ = name
    return f

group-by 语句就变成了：

df.groupby(["User"]).agg({"Amount": [ 
    aliased_aggr("sum","Sum"),
    aliased_aggr("count","Count")
]

如果您有更大的、可重用的聚合规范，您可以将它们转换为

def convert_aggr_spec(aggr_spec):
    return {
        col : [ 
            aliased_aggr(aggr,alias) for alias, aggr in aggr_map.items() 
        ]  
        for col, aggr_map in aggr_spec.items() 
    }

所以你可以说

df.groupby(["User"]).agg(convert_aggr_spec({"Amount": {"Sum": "sum", "Count": "count"}}))

另见https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/18366#issuecomment-476597674

Answer 4

这就是我所做的：

创建一个假数据集：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"User": ["user1", "user2", "user2", "user3", "user2", "user1", "user3"],
                  "Amount": [10.0, 5.0, 8.0, 10.5, 7.5, 8.0, 9],
                  'Score': [9, 1, 8, 7, 7, 6, 9]})
df

O/P：

    Amount  Score   User
0   10.0    9   user1
1   5.0 1   user2
2   8.0 8   user2
3   10.5    7   user3
4   7.5 7   user2
5   8.0 6   user1
6   9.0 9   user3

我先将 User 设为索引，然后是 groupby：

ans = df.set_index('User').groupby(level=0)['Amount'].agg([('Sum','sum'),('Count','count')])
ans

解决方案：

    Sum Count
User        
user1   18.0    2
user2   20.5    3
user3   19.5    2

Answer 5

如果将内部字典替换为元组列表，则会消除警告消息

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"User": ["user1", "user2", "user2", "user3", "user2", "user1"],
                  "Amount": [10.0, 5.0, 8.0, 10.5, 7.5, 8.0]})

df.groupby(["User"]).agg({"Amount": [("Sum", "sum"), ("Count", "count")]})

Answer 6

使用 groupby apply 并返回一个 Series 来重命名列

使用 groupby apply 方法执行聚合

• 重命名列
• 名称中允许有空格
• 允许您以您选择的任何方式对返回的列进行排序
• 允许列之间的交互
• 返回单级索引而不是多级索引

为此：

• 创建一个您传递给apply的自定义函数
• 此自定义函数作为 DataFrame 传递给每个组
• 返回一个系列
• Series 的索引将是新列

创建虚假数据

df = pd.DataFrame({"User": ["user1", "user2", "user2", "user3", "user2", "user1", "user3"],
                  "Amount": [10.0, 5.0, 8.0, 10.5, 7.5, 8.0, 9],
                  'Score': [9, 1, 8, 7, 7, 6, 9]})

创建返回系列的自定义函数
my_agg 内的变量x 是一个DataFrame

def my_agg(x):
    names = {
        'Amount mean': x['Amount'].mean(),
        'Amount std':  x['Amount'].std(),
        'Amount range': x['Amount'].max() - x['Amount'].min(),
        'Score Max':  x['Score'].max(),
        'Score Sum': x['Score'].sum(),
        'Amount Score Sum': (x['Amount'] * x['Score']).sum()}

    return pd.Series(names, index=['Amount range', 'Amount std', 'Amount mean',
                                   'Score Sum', 'Score Max', 'Amount Score Sum'])

将此自定义函数传递给 groupby apply 方法

df.groupby('User').apply(my_agg)

最大的缺点是这个函数会比cythonized aggregations的agg慢很多

使用带有 groupby agg 方法的字典

由于字典的复杂性和含糊不清的性质，已删除使用字典。 github上有一个ongoing discussion关于以后如何改进这个功能这里可以直接访问groupby调用后的聚合列。只需传递您希望应用的所有聚合函数的列表。

df.groupby('User')['Amount'].agg(['sum', 'count'])

输出

       sum  count
User              
user1  18.0      2
user2  20.5      3
user3  10.5      1

仍然可以使用字典来显式表示不同列的不同聚合，例如这里如果有另一个名为 Other 的数字列。

df = pd.DataFrame({"User": ["user1", "user2", "user2", "user3", "user2", "user1"],
              "Amount": [10.0, 5.0, 8.0, 10.5, 7.5, 8.0],
              'Other': [1,2,3,4,5,6]})

df.groupby('User').agg({'Amount' : ['sum', 'count'], 'Other':['max', 'std']})

输出

      Amount       Other          
         sum count   max       std
User                              
user1   18.0     2     6  3.535534
user2   20.5     3     5  1.527525
user3   10.5     1     4       NaN