agg(np.mean)

agg(np.mean)是一种聚合函数，可以计算数据的平均值。下面是一个使用agg(np.mean)的例子：

假设我们有一个数据集df，其中包含两列数据a和b，我们可以使用agg(np.mean)来计算这两列数据的平均值：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})
print(df.agg(np.mean)) # 输出：a    2.0\nb    5.0\ndtype: float64

上述代码中，我们首先导入了pandas和numpy库，然后创建了一个数据集df，其中包含两列数据a和b。接着，我们使用agg(np.mean)来计算这两列数据的平均值，并将结果打印出来。

相关问题

print(musicdata.agg({'number_of_records':np.sum,'value_actual':[np.sum,np.mean]})) print(musicdata['number_of_records'].agg(np.mean))为什么这两个代码，一个返回的numver_of_records的mean的值为1一个返回的是NaN

这两个代码返回的结果不同可能是因为`musicdata`中`number_of_records`这一列有缺失值。

第一个代码使用了`agg()`函数对`number_of_records`这一列进行了求和和平均值的计算，并使用了字典的形式指定了不同的聚合函数。而由于`agg()`函数会自动忽略缺失值，所以即使这一列有缺失值，也不会影响结果。

然而，第二个代码仅仅使用了`agg()`函数对`number_of_records`这一列进行了平均值的计算，而没有考虑缺失值的情况。如果这一列有缺失值，那么`np.mean()`函数将返回`NaN`，即结果为缺失值。因此，这可能是第二个代码返回`NaN`的原因。

df_1=df.groupby(['分店'])['销售额'].agg([np.min,np.max,np.mean])

这是一个对DataFrame对象df按照‘分店’列进行分组，然后对‘销售额’列进行聚合操作。其中agg函数传入了一个字典，字典的key是聚合操作的名称，value是对应的聚合函数。在这个例子中，使用了np.min、np.max和np.mean三个聚合函数。最终将聚合结果存储在新的DataFrame对象df_1中。其中‘amin’表示最小值，‘amax’表示最大值，‘mean’表示均值。