观前提示：这节内容不多，但难度较大，尤其是要能熟练运用时很不容易的
数据聚合
聚合指的是任何能够从数组产生标量值的数据转换过程。之前的例子已经用过一些，比如mean、count、min以及sum等。你可能想知道在GroupBy对象上调用mean()时究竟发生了什么。许多常见的聚合运算（如表10-1所示）都有进行优化。然而，除了这些方法，你还可以使用其它的。
你可以使用自己发明的聚合运算，还可以调用分组对象上已经定义好的任何方法。例如，quantile可以计算Series或DataFrame列的样本分位数。
虽然quantile并没有明确地实现于GroupBy，但它是一个Series方法，所以这里是能用的。实际上，GroupBy会高效地对Series进行切片，然后对各片调用piece.quantile(0.9)，最后将这些结果组装成最终结果：
In [51]: df
Out[51]:
data1 data2 key1 key2
0 -0.204708 1.393406 a one
1 0.478943 0.092908 a two
2 -0.519439 0.281746 b one
3 -0.555730 0.769023 b two
4 1.965781 1.246435 a one
In [52]: grouped = df.groupby('key1')
In [53]: grouped['data1'].quantile(0.9)
Out[53]:
key1
a 1.668413
b -0.523068
Name: data1, dtype: float64
如果要使用你自己的聚合函数，只需将其传入aggregate或agg方法即可：
In [54]: def peak_to_peak(arr):
....: return arr.max() - arr.min()
In [55]: grouped.agg(peak_to_peak)
Out[55]:
data1 data2
key1
a 2.170488 1.300498
b 0.036292 0.487276
你可能注意到注意，有些方法（如describe）也是可以用在这里的，即使严格来讲，它们并非聚合运算：
In [56]: grouped.describe()
Out[56]:
data1 \
count mean std min 25% 50% 75%
key1
a 3.0 0.746672 1.109736 -0.204708 0.137118 0.478943 1.222362
b 2.0 -0.537585 0.025662 -0.555730 -0.546657 -0.537585 -0.528512
data2 \
max count mean std min 25% 50%
key1
a 1.965781 3.0 0.910916 0.712217 0.092908 0.669671 1.246435
b -0.519439 2.0 0.525384 0.344556 0.281746 0.403565 0.525384
75% max
key1
a 1.319920 1.393406
b 0.647203 0.769023
自定义聚合函数要比表10-1中那些经过优化的函数慢得多。这是因为在构造中间分组数据块时存在非常大的开销（函数调用、数据重排等）。
面向列的多函数应用
回到前面小费的例子。使用read_csv导入数据之后，我们添加了一个小费百分比的列tip_pct：
In [57]: tips = pd.read_csv('examples/tips.csv')
# Add tip percentage of total bill
In [58]: tips['tip_pct'] = tips['tip'] / tips['total_bill']
In [59]: tips[:6]
Out[59]:
total_bill tip smoker day time size tip_pct
0 16.99 1.01 No Sun Dinner 2 0.059447
1 10.34 1.66 No Sun Dinner 3 0.160542
2 21.01 3.50 No Sun Dinner 3 0.166587
3 23.68 3.31 No Sun Dinner 2 0.139780
4 24.59 3.61 No Sun Dinner 4 0.146808
5 25.29 4.71 No Sun Dinner 4 0.186240
你已经看到，对Series或DataFrame列的聚合运算其实就是使用aggregate（使用自定义函数）或调用诸如mean、std之类的方法。然而，你可能希望对不同的列使用不同的聚合函数，或一次应用多个函数。其实这也好办，我将通过一些示例来进行讲解。首先，我根据天和smoker对tips进行分组：
In [60]: grouped = tips.groupby(['day', 'smoker'])
In [61]: grouped_pct = grouped['tip_pct']
In [62]: grouped_pct.agg('mean')
Out[62]:
day smoker
Fri No 0.151650
Yes 0.174783
Sat No 0.158048
Yes 0.147906
Sun No 0.160113
Yes 0.187250
Thur No 0.160298
Yes 0.163863
Name: tip_pct, dtype: float64
如果传入一组函数或函数名，得到的DataFrame的列就会以相应的函数命名：
In [63]: grouped_pct.agg(['mean', 'std', peak_to_peak])
Out[63]:
mean std peak_to_peak
day smoker
Fri No 0.151650 0.028123 0.067349
Yes 0.174783 0.051293 0.159925
Sat No 0.158048 0.039767 0.235193
Yes 0.147906 0.061375 0.290095
Sun No 0.160113 0.042347 0.193226
Yes 0.187250 0.154134 0.644685
Thur No 0.160298 0.038774 0.193350
Yes 0.163863 0.039389 0.151240
这里，我们传递了一组聚合函数进行聚合，独立对数据分组进行评估。
你并非一定要接受GroupBy自动给出的那些列名，特别是lambda函数，它们的名称是''，这样的辨识度就很低了（通过函数的name 属性看看就知道了）。因此，如果传入的是一个由**(name,function)**元组组成的列表，则各元组的第一个元素就会被用作DataFrame的列名（可以将这种二元元组列表看做一个有序映射）：
In [64]: grouped_pct.agg([('foo', 'mean'), ('bar', np.std)])
Out[64]:
foo bar
day smoker
Fri No 0.151650 0.028123
Yes 0.174783 0.051293
Sat No 0.158048 0.039767
Yes 0.147906 0.061375
Sun No 0.160113 0.042347
Yes 0.187250 0.154134
Thur No 0.160298 0.038774
Yes 0.163863 0.039389
对于DataFrame，你还有更多选择，你可以定义一组应用于全部列的一组函数，或不同的列应用不同的函数。假设我们想要对tip_pct和total_bill列计算三个统计信息：
In [65]: functions = ['count', 'mean', 'max']
In [66]: result = grouped['tip_pct', 'total_bill'].agg(functions)
In [67]: result
Out[67]:
tip_pct total_bill
count mean max count mean max
day smoker
Fri No 4 0.151650 0.187735 4 18.420000 22.75
Yes 15 0.174783 0.263480 15 16.813333 40.17
Sat No 45 0.158048 0.291990 45 19.661778 48.33
Yes 42 0.147906 0.325733 42 21.276667 50.81
Sun No 57 0.160113 0.252672 57 20.506667 48.17
Yes 19 0.187250 0.710345 19 24.120000 45.35
Thur No 45 0.160298 0.266312 45 17.113111 41.19
Yes 17 0.163863 0.241255 17 19.190588 43.11
如你所见，结果DataFrame拥有层次化的列，这相当于分别对各列进行聚合，然后用concat将结果组装到一起，使用列名用作keys参数：
In [68]: result['tip_pct']
Out[68]:
count mean max
day smoker
Fri No 4 0.151650 0.187735
Yes 15 0.174783 0.263480
Sat No 45 0.158048 0.291990
Yes 42 0.147906 0.325733
Sun No 57 0.160113 0.252672
Yes 19 0.187250 0.710345
Thur No 45 0.160298 0.266312
Yes 17 0.163863 0.241255
跟前面一样，这里也可以传入带有自定义名称的一组元组：
In [69]: ftuples = [('Durchschnitt', 'mean'),('Abweichung', np.var)]
In [70]: grouped['tip_pct', 'total_bill'].agg(ftuples)
Out[70]:
tip_pct total_bill
Durchschnitt Abweichung Durchschnitt Abweichung
day smoker
Fri No 0.151650 0.000791 18.420000 25.596333
Yes 0.174783 0.002631 16.813333 82.562438
Sat No 0.158048 0.001581 19.661778 79.908965
Yes 0.147906 0.003767 21.276667 101.387535
Sun No 0.160113 0.001793 20.506667 66.099980
Yes 0.187250 0.023757 24.120000 109.046044
Thur No 0.160298 0.001503 17.113111 59.625081
Yes 0.163863 0.001551 19.190588 69.808518
现在，假设你想要对一个列或不同的列应用不同的函数。具体的办法是向agg传入一个从列名映射到函数的字典：
In [71]: grouped.agg({'tip' : np.max, 'size' : 'sum'})
Out[71]:
tip size
day smoker
Fri No 3.50 9
Yes 4.73 31
Sat No 9.00 115
Yes 10.00 104
Sun No 6.00 167
Yes 6.50 49
Thur No 6.70 112
Yes 5.00 40
In [72]: grouped.agg({'tip_pct' : ['min', 'max', 'mean', 'std'],
....: 'size' : 'sum'})
Out[72]:
tip_pct size
min max mean std sum
day smoker
Fri No 0.120385 0.187735 0.151650 0.028123 9
Yes 0.103555 0.263480 0.174783 0.051293 31
Sat No 0.056797 0.291990 0.158048 0.039767 115
Yes 0.035638 0.325733 0.147906 0.061375 104
Sun No 0.059447 0.252672 0.160113 0.042347 167
Yes 0.065660 0.710345 0.187250 0.154134 49
Thur No 0.072961 0.266312 0.160298 0.038774 112
Yes 0.090014 0.241255 0.163863 0.039389 40
只有将多个函数应用到至少一列时，DataFrame才会拥有层次化的列。
以"没有行索引"的形式返回聚合数据
到目前为止，所有示例中的聚合数据都有由唯一的分组键组成的索引（可能还是层次化的）。由于并不总是需要如此，所以你可以向groupby传入as_index=False以禁用该功能：
In [73]: tips.groupby(['day', 'smoker'], as_index=False).mean()
Out[73]:
day smoker total_bill tip size tip_pct
0 Fri No 18.420000 2.812500 2.250000 0.151650
1 Fri Yes 16.813333 2.714000 2.066667 0.174783
2 Sat No 19.661778 3.102889 2.555556 0.158048
3 Sat Yes 21.276667 2.875476 2.476190 0.147906
4 Sun No 20.506667 3.167895 2.929825 0.160113
5 Sun Yes 24.120000 3.516842 2.578947 0.187250
6 Thur No 17.113111 2.673778 2.488889 0.160298
7 Thur Yes 19.190588 3.030000 2.352941 0.163863
小结
数据聚合是数据分析中的一个重要概念，它涉及将一组数据转换成单个数值的过程。在Python的Pandas库中，数据聚合通常通过`GroupBy`对象来实现，该对象允许对数据进行分组，并对每个分组应用聚合函数。
以下是一些关键点的总结：
-
常见聚合函数：如`mean`、`count`、`min`、`max`和`sum`等，它们可以直接应用于`GroupBy`对象。
-
自定义聚合函数：用户可以定义自己的聚合函数，如`peak_to_peak`，然后通过`aggregate`或`agg`方法应用到`GroupBy`对象上。
-
分位数计算：虽然`quantile`不是直接实现在`GroupBy`上，但它是`Series`的方法，可以通过`GroupBy`高效地对数据切片并应用。
-
多函数聚合：可以对不同的列使用不同的聚合函数，或者一次应用多个函数。例如，使用`agg`方法传入一个函数列表或字典，对不同的列进行不同的聚合操作。
-
列名自定义：在聚合时，可以通过传递`(name, function)`元组列表来自定义结果DataFrame的列名。
-
DataFrame的聚合：可以对DataFrame的不同列应用不同的函数，或者对所有列应用同一组函数。
-
无索引的聚合结果：通过设置`as_index=False`，可以返回没有行索引的聚合数据，使得结果更易于理解和操作。
-
描述性统计：方法如`describe`可以提供数据的描述性统计信息，虽然它们不是聚合运算，但可以用于`GroupBy`对象。
通过这些方法，Pandas提供了强大的工具来对数据进行分组和聚合，使得数据分析更加灵活和高效。