Fonctions d’agrégation
Calculez la somme, la moyenne, le minimum, le maximum et l’écart type sur l’ensemble d’un tableau ou selon un axe donné.
Fonctions d’agrégation est une leçon Pandas & NumPy Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 2 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage Pandas & NumPy Academy, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours Pandas & NumPy Academy comprend 4 leçons au total.
Certaines parties de cette leçon n'ont pas encore été traduites et s'affichent en anglais.
What Is Aggregation?
Aggregation boils an array down to a few summary values, like a total or an average. NumPy's built-in functions do this in fast C, no loops needed.
import numpy as np
a = np.array([3, 7, 2, 9, 1, 6])
print('sum:', a.sum()) # 28
print('mean:', a.mean()) # 4.666...
print('max:', a.max()) # 9sum() and cumsum()
Use a.sum() for the total of every element, and np.cumsum for a running total — each spot holds the sum of everything up to it.
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(a.sum()) # 15
print(np.cumsum(a)) # [ 1 3 6 10 15]mean() and std()
a.mean() gives the average and a.std() the standard deviation. By default std divides by N; pass ddof=1 when your data is a sample.
import numpy as np
a = np.array([2.0, 4.0, 4.0, 4.0, 5.0, 5.0, 7.0, 9.0])
print('mean:', a.mean()) # 5.0
print('std (pop):', a.std()) # 2.0
print('std (sample):', a.std(ddof=1)) # 2.138...min() and max() with argmin/argmax
a.min() and a.max() give the smallest and largest values. Want their positions instead? argmin and argmax return the index of each.
import numpy as np
a = np.array([3, 7, 2, 9, 1, 6])
print('min:', a.min(), 'at index', a.argmin()) # 1 at 4
print('max:', a.max(), 'at index', a.argmax()) # 9 at 3Aggregating Along an Axis
The axis argument picks which dimension to collapse: axis=0 gives one value per column, axis=1 one per row. Leave it off and you reduce the whole array.
import numpy as np
m = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
print(m.sum(axis=0)) # [5 7 9] -- column sums
print(m.sum(axis=1)) # [ 6 15] -- row sums
print(m.mean(axis=0)) # [2.5 3.5 4.5]keepdims=True for Shape Preservation
Aggregating along an axis drops that dimension. Add keepdims=True to keep it as size 1 — essential when you want the result to broadcast back later.
import numpy as np
m = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
row_sums = m.sum(axis=1, keepdims=True)
print(row_sums.shape) # (2, 1)
normed = m / row_sums
print(normed.round(3))
# [[0.167 0.333 0.5 ]
# [0.267 0.333 0.4 ]]NaN-Safe Aggregations
One NaN makes a normal sum or mean return NaN. The NaN-safe versions — np.nansum, np.nanmean, and friends — simply skip the missing values.
import numpy as np
a = np.array([1.0, np.nan, 3.0, np.nan, 5.0])
print(a.sum()) # nan
print(np.nansum(a)) # 9.0
print(np.nanmean(a)) # 3.0
print(np.nanmax(a)) # 5.0np.median and np.percentile
np.median gives the middle value and shrugs off outliers far better than the mean. np.percentile finds the value below which a given percent of data sits.
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 100]) # outlier at 100
print('mean:', a.mean()) # 22.0 -- skewed
print('median:', np.median(a)) # 3.0 -- robust
print(np.percentile(a, [25, 50, 75])) # [ 2. 3. 4.]np.any() and np.all()
np.any returns True if at least one element passes a condition; np.all returns True only if every element does. Both can check per row or column.
import numpy as np
a = np.array([1, -2, 3, -4])
print(np.any(a < 0)) # True (some are negative)
print(np.all(a > 0)) # False (not all are positive)
# Row-wise check on 2D
m = np.array([[1, 2], [-1, 3]])
print(np.all(m > 0, axis=1)) # [ True False]np.count_nonzero()
np.count_nonzero counts how many elements aren't zero — or how many are True. Pass it a condition like a > 5 to count matches cleanly.
import numpy as np
a = np.array([3, 0, 7, 0, 2, 0])
print(np.count_nonzero(a)) # 3
print(np.count_nonzero(a > 2)) # 2 (elements 3 and 7)
m = np.array([[0, 1], [1, 1]])
print(np.count_nonzero(m, axis=0)) # [1 2]np.unique() for Distinct Values
np.unique returns the sorted distinct values. Add return_counts=True and you also get how often each appears — an instant frequency table.
import numpy as np
a = np.array([3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3])
uniq, counts = np.unique(a, return_counts=True)
print(uniq) # [1 2 3 4 5 6 9]
print(counts) # [2 1 2 1 2 1 1]Quick Check
Test your understanding of NumPy aggregation functions from this lesson.
Lesson Recap
Great job! NumPy aggregations summarise arrays in fast C, the axis argument picks what to collapse, and NaN-safe versions skip missing values. Next: broadcasting.
Questions Fréquemment Posées
La leçon « Fonctions d’agrégation » est-elle gratuite ?
Oui — le texte complet de « Fonctions d’agrégation » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours Pandas & NumPy Academy, passe à CoddyKit PRO. Le cours Pandas & NumPy Academy comprend 4 leçons au total.
Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Fonctions d’agrégation » ?
Calculez la somme, la moyenne, le minimum, le maximum et l’écart type sur l’ensemble d’un tableau ou selon un axe donné. Tu pratiques Pandas & NumPy Academy avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.
Dois-je avoir de l'expérience pour commencer Pandas & NumPy Academy ?
Aucune expérience préalable n'est requise. Pandas & NumPy Academy sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 2 sur 4.
Combien de temps prend la leçon « Fonctions d’agrégation » ?
La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.
Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon Pandas & NumPy Academy ?
Oui. Chaque leçon Pandas & NumPy Academy inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.
Toutes les leçons de ce cours
- Fonctions universelles (ufuncs)
- Fonctions d’agrégation
- Règles de diffusion
- Masquage booléen et indexation avancée