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Python pandas.Series.aggregate用法及代码示例


用法:

Series.aggregate(func=None, axis=0, *args, **kwargs)

在指定轴上使用一项或多项操作进行聚合。

参数：

func：函数、str、列表或字典

用于聚合数据的函数。如果是函数，则必须在传递 Series 或传递给 Series.apply 时工作。

接受的组合是：

  • function

  • 字符串函数名

  • 函数和/或函数名称列表，例如[np.sum, 'mean']

  • 轴标签的字典 -> 函数、函数名称或此类列表。

axis：{0 或 ‘index’}

与 DataFrame 兼容所需的参数。

*args：

要传递给 func 的位置参数。

**kwargs：

要传递给 func 的关键字参数。

返回：

标量、系列或数据帧

返回可以是：

  • 标量：当 Series.agg 使用单个函数调用时

  • 系列：当使用单个函数调用 DataFrame.agg 时

  • DataFrame：当使用多个函数调用 DataFrame.agg 时

返回标量、系列或数据帧。

注意：

agg 是 aggregate 的别名。使用别名。

改变传递对象的函数可能会产生意外行为或错误，因此不受支持。有关更多详细信息，请参阅使用用户定义函数 (UDF) 方法进行变异。

通过的user-defined-function 将通过系列进行评估。

例子：

>>> s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
>>> s
0    1
1    2
2    3
3    4
dtype:int64
>>> s.agg('min')
1
>>> s.agg(['min', 'max'])
min   1
max   4
dtype:int64

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注：本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.Series.aggregate。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。