Pandas DataFrame.agg(~)
将指定的函数应用于 DataFrame 的每一行或每一列。
参数
1.func
| string
或 list
或 dict
或 function
用于聚合的函数:
类型 |
示例 |
---|---|
|
|
函数名称为 |
|
|
|
|
|
可用于聚合的内置函数如下:
内置聚合 |
说明 |
---|---|
|
sum |
|
值的产物 |
|
值的数量 |
|
非 |
|
mean |
|
variance |
|
标准差 |
|
均值的无偏标准误 |
|
平均绝对偏差 |
|
minimum |
|
maximum |
|
median |
|
mode |
|
quantile |
|
绝对值 |
|
无偏偏度 |
|
无偏峰度 |
|
累计总和 |
|
累积积 |
|
累积最大值 |
|
累积最小值 |
2. axis
| int
或 string
| optional
是否按列或按行应用函数:
轴 |
说明 |
---|---|
|
|
|
|
默认情况下,axis=0
。
3.*args
要传递给 func
的位置参数。
4.**kwargs
要传递给 func
的关键字参数。
返回值
新的 scalar
、 Series
或 DataFrame
取决于传递的 func
。
例子
考虑以下 DataFrame :
df = pd.DataFrame({"A":[1,2], "B":[3,4]})
df
A B
0 1 3
1 2 4
计算单个聚合
计算每列的平均值:
df.agg("mean") # Equivalent to df.agg(pd.np.mean)
A 1.5
B 3.5
dtype: float64
这里,返回的数据类型是Series
。
计算多个聚合
计算每列的平均值和最小值:
df.agg(["mean", "min"])
A B
mean 1.5 3.5
min 1.0 3.0
这里,返回的数据类型是DataFrame
。
计算列子集的聚合
要计算列 A
的最小值:
df.agg({"A":"min"}) # Returns a Series
A 1
dtype: int64
按行计算聚合
要计算每行的最大值,请像这样设置axis=1
:
df.agg("max", axis=1) # Returns a Series
0 3
1 4
dtype: int64
定义自定义聚合函数
考虑以下 DataFrame :
df = pd.DataFrame({"A":[1,2], "B":[3,4]})
df
A B
0 1 3
1 2 4
我们可以传递一个自定义函数作为聚合:
df.agg(lambda col: 2 * sum(col))
A 6
B 14
dtype: int64
这里, x
是 Series
,表示 df
的列。
传入附加参数
我们可以将附加参数传递给func
,如下所示:
def foo(col, x):
return col + x
df.agg(foo, x=5)
A B
0 6 8
1 7 9
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注:本文由纯净天空筛选整理自Isshin Inada大神的英文原创作品 Pandas DataFrame | agg method。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。