使用agg（）的许多列的Panda groupby

Question

我被要求从医疗记录应用程序中分析数据库。所以一堆记录看起来像：

所以我必须从2011年到2014年恢复超过300万条记录，我知道他们会重复，因为每个病人的身份证，所以患者应该多次去看医生。我怎样才能将他们分组或由病人重新开始。

Answer 1

我不知道你的意思是＆＃34; resume＆＃34;，但看起来你想做的只是以更好的方式排序和显示数据。您可以直观地分组（=订购）记录＆＃34; px-和fecha-wise＆＃34;像这样：

df.set_index(['px', 'fecha'], inplace=True)

修改

当您基于某些公共属性执行数据分组时，您必须决定要对其他列中的数据使用何种聚合。简单来说，一旦你执行了一个groupby，每个剩下的列中只有一个空字段用于每个＆＃34; pacient_id＆＃34;因此，您必须使用一些聚合函数（例如，sum，mean，min，avg，count，...），它将返回分组数据的所需可表示值。

由于数据被锁定在图像中，因此很难处理您的数据，并且无法通过＆＃34; Age＆＃34;来判断您的意思，因为此列不可见，但我希望您能通过使用虚拟数据查看以下示例来实现您想要的目标：

import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
import random
from datetime import timedelta

def random_datetime_list_generator(start_date, end_date,n):
    return ((start_date + timedelta(seconds=random.randint(0, int((end_date - start_date).total_seconds())))) for i in xrange(n))

#create random dataframe with 4 sample columns and 50000 rows
rows = 50000
pacient_id = np.random.randint(100,200,rows)
dates = random_datetime_list_generator(pd.to_datetime("2011-01-01"),pd.to_datetime("2014-12-31"),rows)
age = np.random.randint(10,80,rows)
bill = np.random.randint(1,1000,rows)

df = pd.DataFrame(columns=["pacient_id","visited","age","bill"],data=zip(pacient_id,dates,age,bill))

print df.head()

# 1.Only perform statictis of the last visit of each pacient only
stats = df.groupby("pacient_id",as_index=False)["visited"].max()
stats.columns = ["pacient_id","last_visited"]
print stats

# 2. Perform a bit more complex statistics on pacient by specifying desired aggregate function for each column
custom_aggregation = {'visited':{"first visit": 'min',"last visit": "max"}, 'bill':{"average bill" : "mean"}, 'age': 'mean'}

#perform a group by with custom aggregation and renaming of functions
stats = df.groupby("pacient_id").agg(custom_aggregation)
#round floats
stats = stats.round(1)
print stats

原始虚拟数据框如下所示：

   pacient_id             visited  age  bill
0         150 2012-12-24 21:34:17   20   188
1         155 2012-10-26 00:34:45   17   672
2         116 2011-11-28 13:15:18   33   360
3         126 2011-06-03 17:36:10   58   167
4         165 2013-07-15 15:39:31   68   815

第一个聚合看起来像这样：

    pacient_id        last_visited
0          100 2014-12-29 00:01:11
1          101 2014-12-22 06:00:48
2          102 2014-12-26 11:51:41
3          103 2014-12-29 15:01:32
4          104 2014-12-18 15:29:28
5          105 2014-12-30 11:08:29

其次，复杂的聚合看起来像这样：

                       visited                       age         bill
                   first visit          last visit  mean average bill
pacient_id                                                           
100        2011-01-06 06:11:33 2014-12-29 00:01:11  45.2        507.9
101        2011-01-01 20:44:55 2014-12-22 06:00:48  44.0        503.8
102        2011-01-02 17:42:59 2014-12-26 11:51:41  43.2        498.0
103        2011-01-01 03:07:41 2014-12-29 15:01:32  43.5        495.1
104        2011-01-07 18:58:11 2014-12-18 15:29:28  45.9        501.7
105        2011-01-01 03:43:12 2014-12-30 11:08:29  44.3        513.0

这个例子可以帮到你。另外，关于pandas groupby聚合有一个很好的SO question，它可以教你很多关于这个主题的内容。