Python Pandas - Tổng hợp

Khi cuộn, mở rộng và ewm các đối tượng được tạo, một số phương pháp có sẵn để thực hiện tổng hợp dữ liệu.

Áp dụng Tổng hợp trên DataFrame

Hãy để chúng tôi tạo một DataFrame và áp dụng các tổng hợp trên đó.

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

Nó là output như sau -

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]

Chúng tôi có thể tổng hợp bằng cách chuyển một hàm cho toàn bộ DataFrame hoặc chọn một cột thông qua tiêu chuẩn get item phương pháp.

Áp dụng Tổng hợp trên Toàn bộ Khung dữ liệu

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)

Nó là output như sau -

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

Áp dụng tổng hợp trên một cột duy nhất của khung dữ liệu

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)

Nó là output như sau -

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

Áp dụng tổng hợp trên nhiều cột của 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)

Nó là output như sau -

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

Áp dụng nhiều hàm trên một cột duy nhất của 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'].aggregate([np.sum,np.mean])

Nó là output như sau -

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

Áp dụng nhiều hàm trên nhiều cột của 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,np.mean])

Nó là output như sau -

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

Áp dụng các chức năng khác nhau cho các cột khác nhau của khung dữ liệu

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})

Nó là output như sau -

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