python中agg函数的用法

Agg函数是pandas库中的一个聚合函数，它可以在对数据进行分组后，对分组后的数据进行聚合运算。Agg函数支持传入多个运算函数，包括内置函数和用户自定义函数。使用Agg函数可以统计数据的总和、平均数、标准差、最大值、最小值等。

相关问题

如何根本理解python中的agg函数

Agg函数是Python中的一个函数库，它提供了一种灵活的方式来处理和绘制图形。Agg函数可以用于绘制各种类型的图形，包括线条、点、矩形、多边形等。它还可以用于处理图像，如旋转、缩放、裁剪等。要理解Agg函数，需要掌握Python的基本语法和图形绘制的基本原理。可以通过学习Python的图形库和绘图函数来深入理解Agg函数的使用方法。

pandas中agg函数用法

在pandas中，agg函数是一种聚合函数，用于对数据进行聚合计算，它可以对一列或多列数据执行不同的聚合操作。

agg函数的语法如下：

DataFrame.agg(func=None, axis=0, *args, **kwargs)

其中，func参数可以是一个函数、一个函数列表或一个字典，用于指定要执行的聚合操作。axis参数用于指定按行还是按列进行聚合计算，默认值为0，即按列进行聚合。其他参数*args和**kwargs用于传递给聚合函数的其他参数。

下面是一些示例：

1. 对一列数据进行多个聚合操作：

import pandas as pd

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

# 对列A进行求和和平均值，对列B进行最大值和最小值
agg_dict = {'A': ['sum', 'mean'], 'B': ['max', 'min']}
result = df.agg(agg_dict)

print(result)

输出：

         A   B
max    NaN  10
mean   3.0 NaN
min    NaN   6
sum   15.0 NaN

2. 对多列数据进行多个聚合操作：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10],
                   'C': [11, 12, 13, 14, 15]})

# 对列A和列B进行求和和平均值，对列C进行最大值和最小值
agg_dict = {'A': ['sum', 'mean'], 'B': ['max', 'min'], 'C': ['max', 'min']}
result = df.agg(agg_dict)

print(result)

输出：

          A   B   C
max     NaN  10  15
mean    3.0 NaN NaN
min     NaN   6  11
sum    15.0 NaN NaN

以上是agg函数的用法，希望对你有所帮助。