1 基本使用方法

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

在指定軸上使用一項或多項操作進行聚合。

不同于numpy的聚合函數，agg只能在某一個特定的軸上執行

2 參數說明

func	用于聚合數據的函數 可以支持的類型有： 字符串函數名稱 函數（lambda形式等） 函數列表 列名稱：函數名稱 列名稱：函數列表
axis	0，應用于每一列 a[....][0]? a[....][1] 之類 1，應用于每一行 a[0][...]? ?a[1][...]之類
args	傳遞給func的位置參數
kargs	傳遞給func的關鍵字參數

3 舉例說明

3.1 初始DataFrame

import pandas as pddata={'col1':{1:1,2:2,4:1},'col2':{1:3,2:4,4:6}} f1=pd.DataFrame(data) f1 '''col1 col2 1 1 3 2 2 4 4 1 6 '''

?3.2 坐標軸

f1.agg('max') ''' col1 2 col2 6 dtype: int64 '''f1.agg('max',1) ''' 1 3 2 4 4 6 dtype: int64 '''

3.3 參數列表

f1.agg(['max','mean'])'''col1 col2 max 2.000000 6.000000 mean 1.333333 4.333333 '''

3.4 不同的軸不同的內容

f1.agg({'col1':'max','col2':'mean'}) ''' col1 2.000000 col2 4.333333 dtype: float64 ''' f1.agg({'col1':['max','min'],'col2':'mean'})'''col1 col2 max 2.0 NaN mean NaN 4.333333 min 1.0 NaN '''

總結

以上是生活随笔為你收集整理的pandas 笔记：聚合函数agg的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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