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。

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Python中agg函数功能介绍

在Python中，agg函数是Pandas库中的一个聚合函数，用于对数据进行聚合操作。agg函数可以对一组数据进行多个聚合计算，并将计算结果合并成一个DataFrame返回。agg函数的语法如下：

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

其中，func表示要对数据进行的聚合计算，可以是一个函数或者是一个函数列表。axis表示要进行聚合计算的轴，可以是0或1。*args和**kwargs表示传递给聚合函数的参数。

下面是agg函数的一些常见用法：

1. 对DataFrame按列进行聚合计算：

df.agg(['sum', 'mean', 'max'])

这个例子中，agg函数对DataFrame中的每个列分别进行了求和、平均值和最大值的计算，并将结果合并成一个DataFrame返回。

2. 对DataFrame按行进行聚合计算：

df.agg(lambda x: x.sum(), axis=1)

这个例子中，agg函数对DataFrame中的每一行进行了求和的计算，并将结果合并成一个Series返回。

3. 对DataFrame按列进行不同的聚合计算：

df.agg({'A': ['sum', 'mean'], 'B': ['min', 'max']})

这个例子中，agg函数对DataFrame中的列A进行求和和平均值的计算，对列B进行最小值和最大值的计算，并将结果合并成一个DataFrame返回。

python的agg函数

Python中的agg函数是pandas库中的一个功能强大的函数。agg函数和aggregate函数在对DataFrame对象进行操作时功能几乎完全相同，因此只需要掌握其中一个函数即可。agg函数和aggregate函数都支持对每个分组应用某函数，包括Python内置函数或自定义函数，也可以直接对DataFrame进行函数应用操作。

在正常使用过程中，我们可以使用agg函数来对DataFrame对象进行聚合操作。agg函数的参数包括func、axis、*args和**kwargs。其中，func为要应用的函数，可以是Python内置函数或自定义函数。axis是用于指定应用函数的轴，0表示按列应用，1表示按行应用。*args和**kwargs是用于传递给func的额外参数。

下面是一个使用agg函数的示例代码，用于展示数据长什么样子：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据保存为data
data = pd.read_csv("./ex1.csv",encoding = 'gbk')

# 查看数据
print(data)

该代码使用pandas库的read_csv函数读取名为ex1.csv的文件，并将其保存为名为data的DataFrame对象。然后，使用print函数展示了data的内容，以便查看数据长什么样子。

除了使用内置函数，agg函数还支持使用自定义函数进行聚合操作。在自定义函数中，可以直接使用NumPy库中的函数，如np.mean、np.median、np.prod、np.sum、np.std、np.var。需要注意的是，如果在自定义函数中使用了NumPy库中的这些函数，且计算的时候是单个序列，则可能无法得到想要的结果。但如果是对多列数据同时进行计算，则不会出现这种问题[2]。

以下是一个示例代码，展示了在agg方法中使用自定义函数的情况，其中包含了NumPy库中的函数：

import pandas as pd
import numpy as np

# 自定义函数两倍的和
def DoubleSum1(data):
    s = np.sum(data)*2
    return s

# 使用agg函数应用自定义函数
result = data.agg({'a': DoubleSum1}, axis=0)

# 输出结果
print('输出a的两倍总和为:\n', result)

该代码定义了一个自定义函数DoubleSum1，用于计算给定数据的两倍总和。然后，使用agg函数将该自定义函数应用于data的列'a'上，并将结果保存在result中。最后，使用print函数输出结果，以展示a的两倍总和。

综上所述，agg函数是pandas库中的一个强大函数，可以对DataFrame对象进行聚合操作，支持应用Python内置函数或自定义函数，同时也支持直接对DataFrame进行函数应用操作。