Handbuch Data Science mit Python

KAPITEL 20

Aggregation und Gruppierung

Effizientes Zusammenfassen ist wesentlicher Bestandteil der Analyse großer Datenbestände: Die Berechnung von Aggregationen wie sum, mean, median, min und max machen es möglich, dass eine einzige Zahl Einsicht in die Natur einer potenziell großen Datenmenge erlaubt. In diesem Kapitel werden wir die in Pandas verfügbaren Aggregationen erkunden – von den einfachen, aus NumPy bekannten Operationen bis zu ausgeklügelten Operationen, die auf dem Konzept des sogenannten groupby beruhen.

Der Einfachheit halber benutzen wir auch hier die gleiche magische display-Funktion, die wir bereits aus den vorherigen Kapiteln kennen:

In [1]: import numpy as np

import pandas as pd

class display(object):

"""HTML-Darstellung ...