Groupby.agg

Obtain data aggregate per groups for each column

danfo.Groupby.agg(kwargs) [source]

Parameters	Type	Description	Default
ops	Object	keys are column names and values are aggregation operator	{}

Return: DataFrame

Examples

Aggregation using one aggregate operator per column

1. Assigning mean and sum aggregate to different column

Node

const dfd = require("danfojs-node")


let data ={'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
                'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
           'B': ['one', 'one', 'two', 'three',
                'two', 'two', 'one', 'three'],
           'C': [1,3,2,4,5,2,6,7],
           'D': [3,2,4,1,5,6,7,8]
        }

let df = new dfd.DataFrame(data)

let grp = df.groupby(["A"])
grp.agg({C:"mean",D:"sum"}).print()

 Shape: (2,3) 

╔════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║            │ A                 │ C_mean            │ D_sum             ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0          │ foo               │ 4.2               │ 27                ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1          │ bar               │ 3                 │ 9                 ║
╚════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝

1. Mean and Sum aggregate on dataframe grouped by two column

Node

const dfd = require("danfojs-node")


let data ={'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
                'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
           'B': ['one', 'one', 'two', 'three',
                'two', 'two', 'one', 'three'],
           'C': [1,3,2,4,5,2,6,7],
           'D': [3,2,4,1,5,6,7,8]
        }

let df = new dfd.DataFrame(data)

let grp = df.groupby(["A","B"])
grp.agg({C:"mean",D:"sum"}).print()

╔════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║            │ A                 │ B                 │ C_mean            │ D_sum             ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0          │ foo               │ one               │ 3.5               │ 10                ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1          │ foo               │ two               │ 3.5               │ 9                 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 2          │ foo               │ three             │ 7                 │ 8                 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 3          │ bar               │ one               │ 3                 │ 2                 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 4          │ bar               │ three             │ 4                 │ 1                 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 5          │ bar               │ two               │ 2                 │ 6                 ║
╚════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝

Aggregation using two or more aggregate operator per column

Assigning mean and sum, min, std, count aggregate to different column

Node

const dfd = require("danfojs-node")


let data ={'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
                'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
           'B': ['one', 'one', 'two', 'three',
                'two', 'two', 'one', 'three'],
           'C': [1,3,2,4,5,2,6,7],
           'D': [3,2,4,1,5,6,7,8]
        }

let df = new dfd.DataFrame(data)

let grp = df.groupby(["A"])
grp.agg({C:["mean", "sum", "min"],
         D:["sum", "count", "std"]}).print()

╔════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║            │ A                 │ C_mean            │ C_sum             │ C_min             │ D_sum             │ D_count           │ D_std             ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0          │ foo               │ 4.2               │ 21                │ 1                 │ 27                │ 5                 │ 2.0736441353327…  ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1          │ bar               │ 3                 │ 9                 │ 2                 │ 9                 │ 3                 │ 2.6457513110645…  ║
╚════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝