本文旨在指导读者如何高效地在 Pandas DataFrame 中使用聚合函数，特别是计算分组后的百分比。我们将通过一个实际案例，演示如何按设备分组，并计算带宽使用率，避免使用低效的 apply 方法，提供更简洁、高效的解决方案。
问题描述
假设我们有一个 DataFrame，记录了不同设备的网络流量数据，包括输入流量 (In)、输出流量 (Out)、输入带宽 (Bw_in) 和输出带宽 (Bw_out)。我们的目标是计算每个设备的输入带宽使用率 (%InUsage) 和输出带宽使用率 (%OutUsage)。计算公式如下：
%InUsage = (设备所有接口的 Bw_in 总和) / (设备所有接口的 In 总和)%OutUsage = (设备所有接口的 Bw_out 总和) / (设备所有接口的 Out 总和)
解决方案
避免使用 apply 函数，可以显著提高代码的执行效率，尤其是在处理大型数据集时。以下是一种更高效的方法，它利用 Pandas 的 groupby 和 transform 函数来实现：
import pandas as pd# 示例 DataFramedata = {'Device': ['Usa123', 'Usa123', 'Emea01', 'Emea01'], 'int': ['Eth1', 'Eth0', 'Wan1', 'Eth3'], 'In': [1000, 10000, 1000, 2000], 'Out': [500, 700, 500, 1000], 'Bw_in': [100, 200, 150, 200], 'Bw_out': [75, 80, 90, 70]}df = pd.DataFrame(data)# 按 'Device' 分组g = df.groupby("Device")# 计算 %InUsage 和 %OutUsagedf[["%InUsage", "%OutUsage"]] = ( g[["Bw_in", "Bw_out"]].transform("sum") / g[["In", "Out"]].transform("sum").to_numpy())print(df)
代码解释：
df.groupby(“Device”): 这一步将 DataFrame 按照 “Device” 列进行分组，创建了一个 DataFrameGroupBy 对象。
g[[“Bw_in”, “Bw_out”]].transform(“sum”): 对分组后的数据，分别对 “Bw_in” 和 “Bw_out” 列应用 transform(“sum”) 函数。transform 函数会将每个分组的求和结果广播回原始 DataFrame 的对应行。
g[[“In”, “Out”]].transform(“sum”).to_numpy(): 类似地，对 “In” 和 “Out” 列应用 transform(“sum”)。.to_numpy() 将结果转换为 NumPy 数组，以便进行后续的除法运算。
df[[“%InUsage”, “%OutUsage”]] = …: 将计算得到的百分比值赋值给 DataFrame 的新列 “%InUsage” 和 “%OutUsage”。
输出结果：
Device int In Out Bw_in Bw_out %InUsage %OutUsage0 Usa123 Eth1 1000 500 100 75 0.027273 0.1291671 Usa123 Eth0 10000 700 200 80 0.027273 0.1291672 Emea01 Wan1 1000 500 150 90 0.116667 0.1066673 Emea01 Eth3 2000 1000 200 70 0.116667 0.106667
优势
效率: 使用 groupby 和 transform 比 apply 更高效，尤其是在处理大型数据集时。简洁: 代码更简洁易懂，易于维护。向量化操作: 利用 Pandas 的向量化操作，避免了显式循环，提高了性能。
注意事项
确保分组列（本例中为 “Device”）的数据类型一致。在进行除法运算时，注意处理分母为零的情况，避免出现 ZeroDivisionError。可以添加一个小的 epsilon 值来避免这种情况。
总结
本文介绍了一种在 Pandas DataFrame 中使用聚合函数计算分组百分比的高效方法。通过避免使用 apply 函数，并利用 groupby 和 transform 函数，我们可以编写出更简洁、高效的代码，从而提高数据处理的效率。掌握这些技巧对于数据分析和处理至关重要。
以上就是Pandas DataFrame 中使用聚合函数计算百分比的实用指南的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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