Aggregazione di Pandas

Esempi di operazioni di aggregazione di Pandas

Dopo aver creato gli oggetti rolling, expanding e ewm, è possibile eseguire l'aggregazione sui dati utilizzando vari metodi.

Aggregazione del DataFrame

Creiamo un DataFrame e applichiamoci l'aggregazione

　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

I risultati dell'esecuzione sono come segue:

　　　　　　　　　　　　　　　　　　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]

我们可以通过将函数传递给整个DataFrame进行聚合，也可以通过标准的get item方法选择一列。

对Dataframe聚合

　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)

I risultati dell'esecuzione sono come segue:

　　　　　　　　　　　　　　　　　　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

将聚合应用于Dataframe的单列

　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)

I risultati dell'esecuzione sono come segue:

　　　　　　　　　　　　　　　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

将聚合应用于DataFrame的多个列

　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)

I risultati dell'esecuzione sono come segue:

　　　　　　　　　　　　　　　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
2000-01-01　　1.088512　　-0.650942
2000-01-02　　1.879182　　-1.038796
2000-01-03　　1.303660　　-2.003821
2000-01-04　　1.884801　　-0.141119
2000-01-05　　1.194699　　0.010551
2000-01-06　　1.925393　　1.968551
2000-01-07　　0.565208　　0.032738
2000-01-08　　0.564129　　-0.759118
2000-01-09　　2.048458　　-1.820537
2000-01-10　　　2.065750　　　　0.383357

在数据框的单列上应用多个功能

　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,np.mean])

I risultati dell'esecuzione sono come segue:

　　　　　　　　　　　　　　　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
　　　　　　　　　　　　　　　　　　sum　　　　　　　mean
2000-01-01　　　1.088512　　　1.088512
2000-01-02　　　1.879182　　　0.939591
2000-01-03　　　1.303660　　　0.434553
2000-01-04　　　1.884801　　　0.628267
2000-01-05　　　1.194699　　　0.398233
2000-01-06　　　1.925393　　　0.641798
2000-01-07　　　0.565208　　　0.188403
2000-01-08　　　0.564129　　　0.188043
2000-01-09　　　2.048458　　　0.682819
2000-01-10　　　2.065750　　　0.688583

在数据框的多个列上应用多个功能

　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,np.mean])

I risultati dell'esecuzione sono come segue:

　　　　　　　　　　　　　　　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
　　　　　　　　　　　　　　　　　　sum mean sum mean
2000-01-01 1.088512 1.088512 -0.650942 -0.650942
2000-01-02 1.879182 0.939591 -1.038796 -0.519398
2000-01-03 1.303660 0.434553 -2.003821 -0.667940
2000-01-04 1.884801 0.628267 -0.141119 -0.047040
2000-01-05 1.194699 0.398233 0.010551 0.003517
2000-01-06 1.925393 0.641798 1.968551 0.656184
2000-01-07 0.565208 0.188403 0.032738 0.010913
2000-01-08 0.564129 0.188043 -0.759118 -0.253039
2000-01-09 2.048458 0.682819 -1.820537 -0.606846
2000-01-10 2.065750 0.688583 0.383357 0.127786

Applicare diverse funzioni alle colonne di un data frame

　import pandas as pd
　import numpy as np
　　
　df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 4))
　　　　index = pd.date_range('1/1/2000', periods=3),
　　　　columns = ['A', 'B', 'C', 'D']
　print df
　r = df.rolling(window=3, min_periods=1)
　print r.aggregate({'A': np.sum, 'B': np.mean})

I risultati dell'esecuzione sono come segue:

　　　　　　　　　　　　　　　　　　A　　　　　　　　　　B　　　　　　　　　　C　　　　　　　　　　D
2000-01-01　　-1.575749　　-1.018105　　　0.317797　　0.545081
2000-01-02　　-0.164917　　-1.361068　　　0.258240　　1.113091
2000-01-03　　　1.258111　　　1.037941　　-0.047487　　0.867371
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　A　　　　　　　　　　B
2000-01-01　　-1.575749　　-1.018105
2000-01-02　　-1.740666　　-1.189587
2000-01-03　　-0.482555　　-0.447078