詳談pandas中agg函數(shù)和apply函數(shù)的區(qū)別
更新時間：2018年04月20日 15:57:30 作者：chendianfc
下面小編就為大家分享一篇詳談pandas中agg函數(shù)和apply函數(shù)的區(qū)別，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
在利用python進行數(shù)據(jù)分析 這本書中其實沒有明確表明這兩個函數(shù)的卻別，而是說apply更一般化.
其實在這本書的第九章‘數(shù)組及運算和轉(zhuǎn)換'點到了兩者的一點點區(qū)別：agg是用來聚合運算的，所謂的聚合當然是合成的成分比較大些，這一節(jié)開頭就點到了：聚合只不過是分組運算的其中一種而已。它是數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的一個特例，也就是說，它接受能夠?qū)⒁痪S數(shù)組簡化為標量值的函數(shù)。
當然這兩個函數(shù)都是作用在groupby對象上的，也就是分完組的對象上的，分完組之后針對某一組，如果值是一維數(shù)組，在利用完特定的函數(shù)之后，能做到簡化的話，agg就能調(diào)用，反之，如果比如自定義的函數(shù)是排序，或者像是書中278頁所定義的top這一類的函數(shù)，當然是agg所不能解決的，這時候用apply就可以解決。因為他更一般化，不存在什么簡化，什么一維數(shù)組，什么標量值。
以上純屬個人見解，不喜勿噴。
這篇詳談pandas中agg函數(shù)和apply函數(shù)的區(qū)別就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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