python中的agg函数

在Python中，agg函数是pandas库中的一个聚合函数，用于对DataFrame进行分组计算。agg函数可以对指定列进行聚合操作，例如求和、均值、最大值、最小值等。具体用法如下：

df.groupby('列名').agg({'列名1': 'sum', '列名2': 'mean'})

其中，'列名'表示要进行分组的列，'列名1'和'列名2'表示要进行聚合操作的列，sum和mean分别表示求和和均值。agg函数还支持传入自定义函数进行聚合操作。

相关问题

python中agg函数

agg函数是pandas库中的一个函数，用于对数据进行聚合操作。它可以对数据进行分组并计算每组的统计量，如平均值、中位数、最大值、最小值等。agg函数的语法为：df.groupby('列名').agg({'列名1': '统计量1', '列名2': '统计量2', ...})。其中，df是一个DataFrame对象，groupby('列名')表示按照指定的列进行分组，agg({'列名1': '统计量1', '列名2': '统计量2', ...})表示对每组数据进行指定的统计量计算。

python中agg函数·

agg函数是pandas中的一个函数，用来对数据进行聚合操作。它可以对数据进行一些统计计算，如求和、平均值、最大值、最小值等，并且可以对不同的列进行不同的计算。

agg函数的基本语法如下：

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

其中，参数func是一个函数或函数列表，用来进行聚合操作。axis参数用来指定计算的方向，可以是0（对列进行计算）或1（对行进行计算）。*args和**kwargs可选，用来传递给func函数的其他参数。

下面是一个使用agg函数的例子：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                   'B': [5, 6, 7, 8],
                   'C': [9, 10, 11, 12]})

# 对所有列求和
df.agg('sum')

# 对A、B列求和，对C列求平均值
df.agg({'A': 'sum', 'B': 'sum', 'C': 'mean'})

在上述例子中，对于第一个agg函数，对所有列进行了求和操作；对于第二个agg函数，对A、B列分别求和，对C列求平均值。