agg与apply有什么不同

agg()和apply()都是pandas库中的函数，用于对DataFrame或Series进行聚合操作。

agg()函数用于在DataFrame或Series中应用多个聚合函数，每个聚合函数对应一个列，并返回一个包含聚合结果的DataFrame。例如，可以使用agg()函数来计算每列的最小值、最大值和平均值：

import pandas as pd

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

# 使用agg()函数计算最小值、最大值和平均值
result = df.agg(['min', 'max', 'mean'])

print(result)

输出结果为：

        A  B
min   1   4
max   3   6
mean  2   5

apply()函数用于在DataFrame或Series中应用一个自定义函数，并返回一个包含应用结果的DataFrame或Series。例如，可以使用apply()函数来对每个元素进行平方操作：

import pandas as pd

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

# 使用apply()函数对每个元素进行平方操作
result = df.apply(lambda x: x**2)

print(result)

输出结果为：

   A   B
0  1  16
1  4  25
2  9  36

因此，agg()函数用于对多列进行聚合操作，而apply()函数用于对单个列或每个元素进行自定义操作。