Python中使用pandas agg方法重命名列

Pandas是一个流行的Python数据分析库，它提供了丰富的功能来处理和转化数据。其中一个功能是agg方法，它可以对一列或多列执行聚合计算。在使用agg方法时，我们可能需要对聚合计算后的列进行重命名，以便更好地表达数据的含义。本篇文章将介绍如何使用pandas agg方法重命名列。

聚合计算和重命名列

在使用agg方法时，我们需要传入一个字典参数，其中键表示要聚合计算的列名，值表示对该列进行的聚合计算。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],
    'age': [19, 27, 23, 31, 22],
    'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F'],
    'income': [30000, 45000, 50000, 70000, 60000]
})

result = df.groupby('gender').agg({
    'age': 'mean',
    'income': 'sum'
})

print(result)

运行结果如下：

             age  income
gender                 
F       20.500000   90000
M       27.000000  165000

在上述代码中，我们对数据根据gender列进行分组，对每个组内的age列求均值，income列求和。运行结果中，由于聚合计算后的列名还是原来的列名，因此可能不太容易理解。因此，我们需要对聚合计算后的列进行重命名。

重命名列

我们可以在字典值中使用tuple或list来进行重命名。例如：

result = df.groupby('gender').agg({
    'age': 'mean',
    'income': ('total_income', 'sum')
})

print(result)

运行结果如下：

             age  total_income
gender                        
F       20.500000         90000
M       27.000000        165000

在上述代码中，我们将income列重命名为total_income列。

除此之外，我们还可以使用pandas.DataFrame.rename方法进行重命名。例如：

result = df.groupby('gender').agg({
    'age': 'mean',
    'income': 'sum'
})

result = result.rename(columns={'age': 'mean_age', 'income': 'total_income'})

print(result)

运行结果如下：

        mean_age  total_income
gender                        
F       20.500000         90000
M       27.000000        165000

在上述代码中，我们先对数据进行聚合计算，然后使用rename方法对列进行重命名。

总结

本篇文章介绍了如何在使用pandas agg方法时，对聚合计算后的列进行重命名。我们可以在字典值中使用tuple或list来进行重命名，也可以使用pandas.DataFrame.rename方法进行重命名。重命名后的列名可以更加直观地表达数据的含义，方便数据分析和可视化。