问题描述
我已经编写了如python中的PROC SUMMARY打印输出功能，但需要一些改进输出的帮助：
这是代码：
def wmean_grouped2（group，var_name_in，var_name_weight）：
d = group [var_name_in]
w = group [var_name_weight]
return（d * w）.sum（）/ w.sum（）
FUNCS = {意思是：np.mean，
总和：np.sum，
count：np.count_nonzero}
def my_summary2（
数据，
var_names_in，
var_names_out，
var_functions，
var_name_weight =无，
var_names_group =无）：
result = pd.DataFrame（）
如果var_names_group为None：
分组= data.groupby（lambda x：True）
else：
分组= dat a.groupby（var_names_group）
for var_name_in，var_name_out，var_function in \
zip（var_names_in，var_names_out，var_functions）：
如果var_function ==wsum：
func = lambda x：wmean_grouped2（x，var_name_in，var_name_weight）
result [var_name_out] = pd。系列（groups.apply（func））
else：
func = FUNCS [var_function]
结果[var_name_out] =分组[var_name_in] .apply（func）
result.loc ['Total'] = result.select_dtypes（pd.np.number）.sum （）
返回结果
以下是调用上述功能的代码：
int（my_summary2（
data = df，
var_names_in = [sal，sal]，
var_names_out = [
COUNT，SAL
]，
var_fun ctions = [count，sum]，
var_name_weight =val_1，
var_names_group = ['name'，'age']
））
这里我在两个栏目name和age上分组，下面是我得到的输出：
COUNT SAL
（Arik，32）1 100
（David，44）2 260
（John，33）1 200
（John，34）1 300
（Peter，33）1 100
总计6 960
在输出中，两个分组列都在括号中打印，没有名称和年龄的列标题。我想得到以下输出：
名字年龄COUNT SAL
--------------- -------
Arik 32 1 100
David 44 2 260
John 33 1 200
约翰34 1 300
彼得33 1 100
----------------------
总计6 960
我尝试过：
我在上面的部分已经提到过我尝试过的以及我需要的东西。
I have written function to print output like PROC SUMMARY in python, but needs some help in improvement on output:
Here is the code :
def wmean_grouped2 (group, var_name_in, var_name_weight):
d = group[var_name_in]
w = group[var_name_weight]
return (d * w).sum() / w.sum()
FUNCS = { "mean" : np.mean ,
"sum" : np.sum ,
"count" : np.count_nonzero }
def my_summary2 (
data ,
var_names_in ,
var_names_out ,
var_functions ,
var_name_weight = None ,
var_names_group = None ):
result = pd.DataFrame()
if var_names_group is None:
grouped = data.groupby (lambda x: True)
else:
grouped = data.groupby (var_names_group)
for var_name_in, var_name_out, var_function in \
zip(var_names_in,var_names_out,var_functions):
if var_function == "wsum":
func = lambda x : wmean_grouped2 (x, var_name_in, var_name_weight)
result[var_name_out] = pd.Series(grouped.apply(func))
else:
func = FUNCS[var_function]
result[var_name_out] = grouped[var_name_in].apply(func)
result.loc['Total'] = result.select_dtypes(pd.np.number).sum()
return result
And below is the code to call above function:
int(my_summary2 (
data=df,
var_names_in=["sal","sal"] ,
var_names_out=[
"COUNT","SAL"
] ,
var_functions=["count","sum"] ,
var_name_weight="val_1" ,
var_names_group=['name','age']
))
Here I am grouping on two columns "name" and "age" and below is the output I am getting :
COUNT SAL
(Arik, 32) 1 100
(David, 44) 2 260
(John, 33) 1 200
(John, 34) 1 300
(Peter, 33) 1 100
Total 6 960
In the output, both grouped columns are printing in brackets without column header of name and age. I want to get below output:
name age COUNT SAL
----------------------
Arik 32 1 100
David 44 2 260
John 33 1 200
John 34 1 300
Peter 33 1 100
----------------------
Total 6 960
What I have tried:
I have mentioned in above section what I have tried and what I required.
这篇关于如何改进分组列的Python函数输出的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！