python - 使用不同的键在 Pandas 中垂直堆叠多个数据帧

Question

我在 Pandas 中有一个数据框，如下所示 -

import pandas as pd
data = {'Category': ['cat2','cat1','cat2','cat1','cat2','cat1','cat2','cat1','cat1','cat1','cat2'],
        'values': [1,2,3,1,2,3,1,2,3,5,1]}
my_data = pd.DataFrame(data)

我得到了每个类别值的最小值、最大值和平均值，我还重命名了列名称，如下所示 -

# Get the minimum value for each column
min_agg = my_data.groupby('Category').min().reset_index()
min_agg.columns = [str(col) + '_min' for col in min_agg.columns]

   category_min  values_min
0   cat1            1
1   cat2            1

# Get the minimum value for each column
max_agg = my_data.groupby('Category').max().reset_index()
max_agg.columns = [str(col) + '_max' for col in max_agg.columns]


   category_max  values_max
0   cat1            5
1   cat2            3

# Get average value for each column
avg_agg = my_data.groupby('Category').mean().reset_index()
avg_agg.columns = [str(col) + '_avg' for col in avg_agg.columns]


   category_avg  values_avg
0   cat1           2.666667
1   cat2           1.600000


# count number of zeros
zeros_agg = my_data.groupby('Category')['values'].apply(lambda column: (column == 0).sum()).reset_index()
zeros_agg.columns = [str(col) + '_zeros' for col in zeros_agg.columns]



   Category_zeros  values_zeros
0   cat1                0
1   cat2                0

现在，我想垂直堆叠这 4 个数据帧以获得具有 8 条记录的最终数据帧，每个数据帧 2 个记录，如下所示 -

category            values
cat1_min            1
cat2_min            1
cat1_max            5
cat2_max            3
cat1_avg           2.666667
cat2_avg           1.600000
cat1_zeros          0
cat2_zeros          0

输出中的第一列显示了对哪个类别应用了何种聚合，第二列显示了相应的值。

如何使用 pandas 执行此操作？

我试过了

vertical_stack = pd.concat([min_agg, max_agg, avg_agg,zeros_agg], axis=0 , keys=['Category_min','Category_max','Category_avg','Category_zeros'])

但它没有给我预期的输出。

此处显示的聚合仅在 1 列上，但我有一个更大的数据集，并且我在许多列上计算此聚合。

Answer 1

您可以使用所需的聚合函数以类别为中心，然后堆叠结果:

r = df.pivot_table(
    columns='Category', values='values', aggfunc=['min', 'max', 'mean']) 
r.columns = r.columns.map('_'.join)  

r.T                                                                                                                                                  

             values
min_cat1   1.000000
min_cat2   1.000000
max_cat1   5.000000
max_cat2   3.000000
mean_cat1  2.666667
mean_cat2  1.600000

---

这类似于

r = df.groupby('Category')['values'].agg(['min', 'max', 'mean']).stack() 
r.index = r.index.map('_'.join)

r
cat1_min     1.000000
cat1_max     5.000000
cat1_mean    2.666667
cat2_min     1.000000
cat2_max     3.000000
cat2_mean    1.600000
dtype: float64