pandas中的agg

()函数有什么作用？

pandas中的agg()函数用于对数据进行聚合操作，可以计算一列或多列的统计量，包括求和、均值、方差、最大值、最小值、中位数等常见的统计量。通过指定不同的聚合函数，可以实现非常灵活的聚合操作。agg()函数可以同时对DataFrame的多列进行聚合操作，并可以通过rename()函数进行重命名，方便后续数据处理。

相关问题

pandas中agg

Pandas中的agg()函数为aggregate的缩写，总数、合计、聚合的意思，是一个功能非常强大的函数，在Pandas中可以利用agg()对Series、DataFrame以及groupby()后的结果进行聚合操作。可以通过传递一个字典来对不同的列进行不同的聚合操作，也可以通过reset_index()函数来重置索引。在使用agg()函数时，可以使用内置的聚合函数，如min、max、mean、median等，也可以使用自定义的聚合函数。

pandas中agg函数用法

在pandas中，agg函数是一种聚合函数，用于对数据进行聚合计算，它可以对一列或多列数据执行不同的聚合操作。

agg函数的语法如下：

DataFrame.agg(func=None, axis=0, *args, **kwargs)

其中，func参数可以是一个函数、一个函数列表或一个字典，用于指定要执行的聚合操作。axis参数用于指定按行还是按列进行聚合计算，默认值为0，即按列进行聚合。其他参数*args和**kwargs用于传递给聚合函数的其他参数。

下面是一些示例：

1. 对一列数据进行多个聚合操作：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

# 对列A进行求和和平均值，对列B进行最大值和最小值
agg_dict = {'A': ['sum', 'mean'], 'B': ['max', 'min']}
result = df.agg(agg_dict)

print(result)

输出：

         A   B
max    NaN  10
mean   3.0 NaN
min    NaN   6
sum   15.0 NaN

2. 对多列数据进行多个聚合操作：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10],
                   'C': [11, 12, 13, 14, 15]})

# 对列A和列B进行求和和平均值，对列C进行最大值和最小值
agg_dict = {'A': ['sum', 'mean'], 'B': ['max', 'min'], 'C': ['max', 'min']}
result = df.agg(agg_dict)

print(result)

输出：

          A   B   C
max     NaN  10  15
mean    3.0 NaN NaN
min     NaN   6  11
sum    15.0 NaN NaN

以上是agg函数的用法，希望对你有所帮助。