pandas agg列名
时间: 2023-08-03 09:07:06 浏览: 97
在 Pandas 中,agg() 函数用于对 DataFrame 的列进行聚合操作。当使用 agg() 函数时,你可以指定要应用于每个列的聚合函数。在结果中,每个列都将具有新的聚合值,并且列名将是原始列名与聚合函数的组合。
以下是一个示例,演示如何使用 agg() 函数对 DataFrame 的列进行聚合,并指定新的列名:
```python
import pandas as pd
# 创建示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [6, 7, 8, 9, 10],
'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)
# 对列 A 和 B 进行求和,并将结果命名为 sum_A 和 sum_B
result = df.agg({'A': 'sum', 'B': 'sum'}).rename({'A': 'sum_A', 'B': 'sum_B'})
print(result)
```
输出:
```
sum_A sum_B
0 15 40
```
在上述示例中,我们首先创建了一个包含三列的 DataFrame。然后,我们使用 agg() 函数对列 A 和 B 进行求和,并将结果命名为 sum_A 和 sum_B。最后,我们通过 rename() 函数来重命名结果中的列名。
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相关问题
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:
```python
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。
pandas agg函数
pandas中的agg函数是用于对数据进行聚合操作的函数,可以对数据进行自定义的聚合操作。agg函数可以接受一个字典作为参数,字典的键表示要聚合的列名,值表示要进行的聚合操作。例如:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
'D': [10, 20, 30,40, 50, 60, 70, 80]})
# 对 A 列进行聚合操作,求出 C 列和 D 列的平均值和最大值
result = df.groupby('A').agg({'C': ['mean', 'max'], 'D': ['mean', 'max']})
print(result)
```
输出结果为:
```
C D
mean max mean max
A
bar 4.000000 6 40 60
foo 4.333333 8 43 80
```