pandas groupby 多种功能

Question

我想通过EMP_NAME 总结integer_transaction。

1. 为什么我的第一个命令失败了？如何修改它
2. 在第二条命令的情况下如何避免警告？
3. 有没有办法将EMP_NAME 放在列中而不是索引中

我要输出

Emp_name Count Sum
a           2   1
b           1   0


import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(data = {'EMP_NAME': ["a", "a", "b"], 'integer_transaction': [0, 1, 0]})

x=df.groupby(['EMP_NAME'])['integer_transaction'].agg({'Frequency_count': count, 'Frequency_Sum': np.sum})

x=df.groupby(['EMP_NAME'])['integer_transaction'].agg({'Frequency_count': np.size, 'Frequency_Sum': np.sum})

FutureWarning: using a dict on a Series for aggregation
is deprecated and will be removed in a future version
  # -*- coding: utf-8 -*-

Answer 1

试试

 df.groupby(['EMP_NAME'])['integer_transaction'].agg(["count", "sum"])

          count  sum
EMP_NAME            
a             2    1
b             1    0

如果您确实需要，可以使用额外的.rename("count": "Frequency_count", "sum": "Frequency_sum") 重命名列。

仅供参考，以下也可以正常工作：

x=df.groupby(['EMP_NAME'])['integer_transaction'].agg({'Frequency_count': "count", 'Frequency_Sum': np.sum})
x
__main__:1: FutureWarning: using a dict on a Series for aggregation
is deprecated and will be removed in a future version
Out[26]: 
          Frequency_count  Frequency_Sum
EMP_NAME                                
a                       2              1
b                       1              0

注意count 的引用方式。

x=df.groupby(['EMP_NAME'])['integer_transaction'].agg({'Frequency_count': np.size, 'Frequency_Sum': np.sum})
x
__main__:1: FutureWarning: using a dict on a Series for aggregation
is deprecated and will be removed in a future version
Out[27]: 
          Frequency_count  Frequency_Sum
EMP_NAME                                
a                       2              1
b                       1              0

您收到的警告只是告诉您将来会删除此功能，因此可能不应该使用它们。但是，它们确实产生了正确的答案。

要将索引移动到列，请尝试

df.groupby(['EMP_NAME'])['integer_transaction'].agg(["count", "sum"]).reset_index()
  EMP_NAME  count  sum
0        a      2    1
1        b      1    0