pandas中聚合函數agg的具體用法

89542767 發布于2022-11-15 13:42 / 791人閱讀

　　pandas其實匯集了python函數的一個數據庫，主要是用來調用數據的，作為其中的聚合函數，那么，其中的函數agg的具體用法是怎么樣的呢？下面就給大家詳細的解答下。

　　今天看到pandas的聚合函數agg，比較陌生，平時的工作中處理數據的時候使用的也比較少，為了加深印象，總結一下使用的方法，其實還是挺好用的。

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

　　func:函數，函數名稱，函數列表，字典{‘行名/列名’，‘函數名’}

　　使用指定軸上的一個或多個操作進行聚合。

　　agg是一個聚合函數，聚合函數操作始終是在軸（默認是列軸，也可設置行軸）上執行，不同于numpy聚合函數

　　（np.sum()//求和；np.prod()//所有元素相乘；np.mean()//平均值；np.std()//標準差；np.var()//方差；np.median()//中數；np.power()//冪運算；np.sqrt()//開方；np.min()//最小值；np.max()//最大值；np.argmin()//最小值的下標；np.argmax()//最大值的下標；np.inf//無窮大；np.exp(10)//以e為底的指數；np.log(10)//對數）

　　下面示例展示agg具體用法：

　　定義一個列表值：

　　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)

　　在行上聚合這些函數

　　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：當某列沒有其他聚合函數時，則用NaN填充。

　　總結

　　綜上所述，這篇文章就給大家介紹到這里了，希望可以給各位讀者帶來幫助。

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