python使用agg方法计算每月平均新增感染数和总的感染数，同时计算每月的新增死亡人数

好的，您可以通过以下代码实现：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('your_file.csv') # 读取CSV文件，如果是其他类型的文件可以使用不同的读取函数

# 将日期时间列转换为日期格式，并添加year列和month列
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
df['year'] = df['日期'].dt.year
df['month'] = df['日期'].dt.month

# 计算每月平均新增感染数、总的感染数和新增死亡人数
monthly_stats = df.groupby(['year', 'month']).agg(
    avg_cases=('新增感染数', 'mean'),
    total_cases=('新增感染数', 'sum'),
    new_deaths=('新增死亡人数', 'sum')
).reset_index()

# 输出结果
print(monthly_stats)

请将代码中的 `your_file.csv` 替换为您的数据文件路径，`日期` 替换为您的日期时间列名称，`新增感染数` 替换为您的新增感染数列名称，`新增死亡人数` 替换为您的新增死亡人数列名称。输出结果为每月平均新增感染数、总的感染数和新增死亡人数。

相关问题

python agg方法

在Python中，agg（）是指“Aggregate（聚合）”的缩写。在pandas库中，agg（）方法是DataFrame和Series对象的聚合方法，用于计算一组数据的统计指标。

agg（）方法的语法如下：

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

其中：

- func：指定要应用于数据的聚合函数，可以是内置函数、自定义函数或函数列表。
- axis：指定沿着哪个轴进行聚合，默认为0（按列聚合）。
- args和kwargs：指定聚合函数的其他参数。

例如，以下代码演示了如何使用agg（）方法计算一个DataFrame对象中每列的平均值和中位数。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

res = df.agg(['mean', 'median'])
print(res)

输出：

          A    B    C
mean    2.0  5.0  8.0
median  2.0  5.0  8.0

在这个例子中，agg（）方法的参数是一个包含两个聚合函数的列表，因此它返回每列的平均值和中位数。

python pandas agg

Pandas中的agg函数用于对数据进行聚合操作。它可以接收一个字典作为参数，字典的键是要进行聚合的列名，值是对应的聚合函数。以下是一个示例：

import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Emma', 'John', 'Alice'],
        'Age': [25, 28, 35, 30, 22],
        'Salary': [5000, 6000, 5500, 4500, 7000]}

df = pd.DataFrame(data)

grouped = df.groupby('Name').agg({'Age': 'mean', 'Salary': 'sum'})
print(grouped)

输出结果为：

       Age  Salary
Name              
Alice   25   13000
Emma    35    5500
John    27    9500

在上面的示例中，我们根据姓名对数据进行分组，并使用agg函数计算平均年龄和工资总和。