Summary  
This chapter explains how to use group-by operations with the `.agg()` method to apply multiple aggregation functions to one or more DataFrame columns at once, producing hierarchical summary tables.  

General domain of usage  
Data analysis

Watch this video for a clear, step-by-step walkthrough of advanced grouping and aggregation in pandas. You'll see how to use the .groupby() and .agg() methods to perform multiple, customized summary calculations at the same time. The video demonstrates grouping by one or more columns, applying several aggregation functions to different columns, and interpreting the resulting MultiIndex DataFrame. By the end, you'll understand how to efficiently generate detailed summary tables for real-world data analysis tasks using pandas.

Låt oss utöka våra kunskaper om metoden `.groupby()`. Som du kanske minns kan vi använda metoden `.agg()`. Den största fördelen med denna funktion är dess flexibilitet: den låter oss tillämpa **flera, olika** aggregeringar på **flera** kolumner samtidigt, och returnerar en tydlig sammanfattningstabell.

Titta på exemplet nedan. Vi grupperade flygningar efter `'Airline'`. Sedan, med hjälp av `.agg()`, räknade vi det totala antalet flygningar (med kolumnen `'Delay'`) och hittade samtidigt den kortaste och längsta flygtiden (med kolumnen `'Length'`). Väldigt smidigt, eller hur?

import pandas as pd
data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/plane', index_col = 0)
data_flights = data.groupby('Airline').agg({'Delay': 'count', 'Length': ['min', 'max']})
print(data_flights.head(10))

**Förklaring:**

```python
.agg({'Delay': 'count', 'Length': ['min', 'max']})
```
* `.agg()`: Förkortning för "aggregate". Denna metod tar de grupperade data och kondenserar dem till sammanfattande statistik baserat på de regler du anger.
* `{}`: Vi använder en Python-dictionary för att koppla specifika kolumner till specifika operationer. Nycklarna är kolumnnamnen du vill rikta in dig på, och värdena är funktionerna du vill tillämpa.
* `'Delay': 'count'`: Instruerar pandas att använda räkningsfunktionen på kolumnen `'Delay'` för varje grupp. Observera att vi skickar strängaliaset `'count'` istället för att skriva `count()`. Pandas känner igen dessa standardnamn för vanliga statistiska funktioner.
* `'Length': ['min', 'max']`: Om du vill använda **flera** funktioner på en och samma kolumn måste du placera funktionsnamnen i en lista `[]`. Här beräknar vi både det minsta och största värdet för kolumnen `'Length'`.

Eftersom vi använde flera funktioner kommer den resulterande DataFrame automatiskt att skapa hierarkiska (MultiIndex) kolumner. Du kommer att se `Length` på den översta nivån, med `min` och `max` snyggt kategoriserade under.

import unittest
import pandas as pd
import io
import sys


def _dynamic_test(test_case, condition, success_msg, failure_msg):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_msg
        test_case.assertTrue(True, success_msg)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_msg
        test_case.fail(failure_msg)


def frames_equal(df1, df2):
    """ÐÐµÑÐµÐ²ÑÑÐºÐ° ÑÑÐ²Ð½Ð¾ÑÑÑ DataFrame Ð½ÐµÐ·Ð°Ð»ÐµÐ¶Ð½Ð¾ Ð²ÑÐ´ Ð½Ð°Ð·Ð² ÐºÐ¾Ð»Ð¾Ð½Ð¾Ðº Ñ MultiIndex."""
    try:
        df1_sorted = df1.sort_index()
        df2_sorted = df2.sort_index()
        return df1_sorted.equals(df2_sorted)
    except Exception:
        return False


class TestFlightAggregations(unittest.TestCase):
    def test_group_and_aggregate(self):
        """
        Check if the grouped DataFrame correctly aggregates:
        - mean and max of 'Time';
        - median of 'Length';
        grouped by ['AirportFrom', 'AirportTo'] (in that order).
        """
        import user_code

        # Reference dataset
        url = "https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/plane"
        df = pd.read_csv(url, index_col=0)

        # Expected result
        ref = df.groupby(['AirportFrom', 'AirportTo']).agg({'Time': ['mean', 'max'], 'Length': 'median'})

        # User result
        assert hasattr(user_code, "data_flights"), "Variable 'data_flights' is missing."
        user_result = user_code.data_flights

        # Compare
        condition = isinstance(user_result, pd.DataFrame) and frames_equal(user_result, ref)
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The grouped DataFrame 'data_flights' correctly calculates mean, max (Time) and median (Length).",
            "The aggregation result is incorrect. Ensure you group by ['AirportFrom', 'AirportTo'] and calculate the correct aggregations."
        )


class TestOutput(unittest.TestCase):
    def test_output_head_10(self):
        """
        Check that the output of print(data_flights.head(10)) is not empty.
        """
        import user_code
        captured_output = io.StringIO()
        sys.stdout = captured_output
        print(user_code.data_flights.head(10))
        sys.stdout = sys.__stdout__

        output_text = captured_output.getvalue().strip()
        condition = len(output_text) > 0
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The first 10 rows of 'data_flights' are printed correctly using .head(10).",
            "The output is missing or incorrect. Use print(data_flights.head(10))."
        )


if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_code.py

Denna kurs innehåller många användbara funktioner för en framtida dataanalytiker. Du kommer att lära dig olika sätt att extrahera data och även sätta villkor på den. Därefter kommer du att bli bekant med metoder för att gruppera data. Du kommer också att lära dig hur man förbehandlar data. Varje avsnitt har sitt eget dataset, vilket gör kursen engagerande.

Detta avsnitt lär dig hur du kan visa specifika kolumner utifrån deras titlar eller index. Du kommer även att bekanta dig med olika sätt att välja rader utifrån index.

Här kommer du att lära dig hur du extraherar data som uppfyller specifika villkor. Du kommer även att lära dig hur du kombinerar dessa och till och med skapar egna.

I det här avsnittet kommer du att fördjupa dina kunskaper om att ställa in olika datavillkor. Du kommer att lära dig att kontrollera om dina data finns i en definierad lista av värden eller mellan två värden. Du kommer även att lära dig hur du hittar de största och minsta värdena.

Detta avsnitt är ett av de mest fascinerande i kursen. Här kommer du att lära dig hur man grupperar data på olika sätt. Det kommer att hjälpa dig att arbeta som dataanalytiker för att hitta information om specifika datagrupper.

Detta avsnitt är ett av de mest betydelsefulla för en dataanalytiker eftersom det blir omöjligt att arbeta med data om den innehåller saknade värden eller är i fel format. Därför kommer du att lära dig hur man hanterar sådana olämpliga värden här.

Avancerad Gruppering

Lösning