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1.数据准备

2.聚合重命名的几种方法

1.数据准备

import pandas as pd
df = pd.read_csv('/data/Mall_Customers_nom.csv')
df.head()

•  as_index默认为True，即返回以组标签作为索引的对象。下例，Gender作为索引返回。

gender_df = df.groupby("Gender", as_index=True).agg({'CustomerID':'count'})
gender_df

• as_index=False时，分组以列的方式返回，类SQL的分组。下例，Gender作为列名返回。

gender_df = df.groupby("Gender", as_index=False).agg({'CustomerID':'count'})
gender_df

2.聚合重命名的几种方法

2.1 rename，注意这里agg里是大括号{}

gender_df2 = df.groupby("Gender", as_index=False)\
    .agg({'CustomerID':'count'})\
    .rename(columns={'CustomerID': 'user_count'})

2.2 agg(’new列名‘=(’列名‘, ’统计方法‘))，注意是括号()，as_index须为True，即作为索引返回。

gender_df3 = df.groupby("Gender")\
        .agg(user_count=('CustomerID','count'))

 2.3 groupby(as_index=False)['列名']的方式，注意这种方式as_index须为False。

gender_df4 = df.groupby('Gender', as_index=False)['CustomerID']\
        .agg({"user_count": "count"})