pandas中聚合函数agg的具体用法

89542767 发布于2022-11-15 13:42 / 790人阅读

　　pandas其实汇集了python函数的一个数据库，主要是用来调用数据的，作为其中的聚合函数，那么，其中的函数agg的具体用法是怎么样的呢？下面就给大家详细的解答下。

　　今天看到pandas的聚合函数agg，比较陌生，平时的工作中处理数据的时候使用的也比较少，为了加深印象，总结一下使用的方法，其实还是挺好用的。

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

　　func:函数，函数名称，函数列表，字典{‘行名/列名’，‘函数名’}

　　使用指定轴上的一个或多个操作进行聚合。

　　agg是一个聚合函数，聚合函数操作始终是在轴（默认是列轴，也可设置行轴）上执行，不同于numpy聚合函数

　　（np.sum()//求和；np.prod()//所有元素相乘；np.mean()//平均值；np.std()//标准差；np.var()//方差；np.median()//中数；np.power()//幂运算；np.sqrt()//开方；np.min()//最小值；np.max()//最大值；np.argmin()//最小值的下标；np.argmax()//最大值的下标；np.inf//无穷大；np.exp(10)//以e为底的指数；np.log(10)//对数）

　　下面示例展示agg具体用法：

　　定义一个列表值：

　　import pandasas pd
　　df=pd.DataFrame([[1,2,3,4],
　　[11,22,33,44],
　　[111,222,333,444],
　　[1111,2222,3333,4444]
　　],
　　columns=['col1','col2','col3','col4'],)#列名
　　print(df)

　　在行上聚合这些函数

　　df_arows=df.agg(['max','min','mean'])
　　col1 col2 col3 col4
　　max 1111.0 2222.0 3333.0 4444.0
　　min 1.0 2.0 3.0 4.0
　　mean 308.5 617.0 925.5 1234.0

　　每列不同的聚合

　　df_columns=df.agg({'col1':['sum','min'],'col2':['max','min'],'col3':['sum','min']})
　　col1 col2 col3
　　max NaN 2222.0 NaN
　　min 1.0 2.0 3.0
　　sum 1234.0 NaN 3702.0

　　注：当某列没有其他聚合函数时，则用NaN填充。

　　总结

　　综上所述，这篇文章就给大家介绍到这里了，希望可以给各位读者带来帮助。

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