左手用R右手Python系列(VI): 变量计算与数据聚合

R语言与Python的Pandas中具有非常丰富的数据聚合功能，今天就跟大家盘点一下这些函数的用法。

R语言：

transform
mutate

aggregate
grouy_by+summarize
ddply

Python:

groupby
pivot.table

在R语言中，新建变量最为快捷的方式是通过transform(当然你可以选择使用自定义函数)，该函数支持基于同一个数据框新建多个变量。

这里仍然使用经典的莺尾花数据集演示：

iris1

transform与mutate两个函数都是新建变量，但是前者仅能基于所提供的数据框内变量进行新建，而后者则可以直接在新建变量基础上进行操作。

(iris1
(iris1

aggregate是专门用于分组聚合的函数：

aggregate(value~class,data,fun)
#表达式左侧是要聚合的目标度量，右侧是分组依据，紧接着是数据框名称，最后是聚合函数。

aggregate(Sepal.Length~Species,iris,mean)
aggregate(Sepal.Length~Species,iris,sum)

library(dplyr)
使用group_by函数结合summarize可以方便的完成分组聚合功能。
iris%>%group_by(Species)%>%summarize(means=mean(Sepal.Length))
iris%>%group_by(Species)%>%summarize(sums=sum(Sepal.Length))

R语言中的分组聚合如果使用矢量函数来进行操作，会大大提升其执行效率：

tapply(iris$Sepal.Length,iris$Species,mean)
tapply(iris$Sepal.Length,iris$Species,sum)

tapply(X, INDEX, FUN = NULL, …, simplify = TRUE)
tapply是一个快捷的分组聚合函数，其参数简单易懂，通过提供一个度量，一个分类别字段，一个聚合函数即可完成简答的数据聚合功能。

library(plyr)
ddply(iris,.(Species),summarize,means=mean(Sepal.Length))
ddply(iris,.(Species),summarize,means=sum(Sepal.Length))

ddply(.data, .variables, .fun =) #一般只需提供数据框，带聚合分类字段，以及最终的聚合函数与聚合变量公式。它的用法与内置的tpply用法如出一辙。

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Python:

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import pandas as pd
import numpy as np

Python中长用到的数据聚合工具主要包括groupby函数，agg函数以及povit_table等。

groupby
agg
povit_table

iris=pd.read_csv("C:/Users/RAINDU/Desktop/iris.csv",sep=",")
iris.head()
iris.describe()

使用pandas中的groupby方法可以很快捷的进行分组数据聚合。

iris.groupby('Species')['Sepal.Length'].mean()
iris.groupby('Species')['Sepal.Length'].sum()
iris.groupby('Species')['Sepal.Length'].agg([len,np.sum,np.mean])
iris.groupby('Species')['Sepal.Length'].agg({'count':len,'sum':np.sum,'mean':np.mean})
#对输出进行自定义命名：