agg函数

`agg`是pandas库中的一个函数，用于对数据进行聚合操作。它可以对数据进行不同的聚合操作，如求和、平均值、最大值、最小值等。`agg`函数通常与`groupby`函数一起使用，用于对数据进行分组后再进行聚合操作。

例如，假设有一个包含销售数据的数据框，其中包含了销售日期、销售员姓名、销售额等信息。如果要对销售员的销售额进行求和操作，则可以使用以下代码：

df.groupby('销售员姓名')['销售额'].agg('sum')

这里，`groupby`函数将数据按照销售员姓名进行分组，然后对每个分组中的销售额进行求和操作，最终返回一个包含每个销售员销售额总和的Series对象。

相关问题

dataframe agg函数

DataFrame的agg函数是用于对DataFrame进行聚合操作的函数。它可以对指定的列应用一个或多个聚合函数，并返回一个包含聚合结果的新的DataFrame。

agg函数的语法如下：

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

参数说明：
- func：聚合函数，可以是一个函数名称的字符串，也可以是一个函数或函数列表。
- axis：指定按行（axis=0）还是按列（axis=1）进行聚合，默认为0。
- *args, **kwargs：可选的参数，传递给聚合函数。

示例：

假设有一个名为df的DataFrame，其中包含两列'A'和'B'，我们可以使用agg函数计算它们的平均值和最大值：

import pandas as pd

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

result = df.agg(['mean', 'max'])
print(result)

输出结果为：

         A     B
mean   3.0   8.0
max    5.0  10.0

在上面的示例中，我们将agg函数应用于df，对每一列分别计算了平均值和最大值，并将结果返回为一个新的DataFrame。

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：

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