python 中agg()用法

在 Python 中，`agg()` 方法通常用于 Pandas 数据库中的 Groupby 对象，用于对分组后的数据进行聚合操作。

`agg()` 方法的语法如下：

DataFrameGroupBy.agg(func, axis=0, *args, **kwargs)

其中，`DataFrameGroupBy` 是 `groupby()` 方法返回的对象，`func` 是一个函数或函数列表，用于聚合操作；`axis` 参数表示要沿着哪个轴进行操作；`*args` 和 `**kwargs` 是传递给聚合函数的参数。

例如，下面的代码示例演示了如何使用 `agg()` 方法对数据进行聚合操作：

import pandas as pd

# 创建数据集
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily', 'Frank'],
    'Gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F', 'M'],
    'Age': [25, 30, 35, 40, 45, 50],
    'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000, 9000, 10000]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照性别分组，计算平均年龄和薪水
result = df.groupby('Gender').agg({'Age': 'mean', 'Salary': 'mean'})
print(result)

输出结果为：

              Age  Salary
Gender                  
F       35.000000    7000
M       38.333333    7666.666667

这段代码首先创建了一个数据集，然后使用 `groupby()` 方法按照性别进行分组，最后使用 `agg()` 方法对分组后的数据进行聚合操作，计算了每个组的平均年龄和平均薪水。