pandas中聚合函數(shù)agg的具體用法
今天看到pandas的聚合函數(shù)agg，比較陌生，平時的工作中處理數(shù)據(jù)的時候使用的也比較少，為了加深印象，總結(jié)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(shù)，函數(shù)名稱，函數(shù)列表，字典{‘行名/列名’，‘函數(shù)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(shù)，聚合函數(shù)操作始終是在軸（默認(rèn)是列軸，也可設(shè)置行軸）上執(zhí)行，不同于 numpy聚合函數(shù)
（np.sum() //求和；np.prod() //所有元素相乘；np.mean() //平均值；np.std() //標(biāo)準(zhǔn)差；np.var() //方差；np.median() //中數(shù)；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(biāo)；np.argmax() //最大值的下標(biāo)；np.inf //無窮大；np.exp(10) //以e為底的指數(shù)；np.log(10) //對數(shù)）
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(shù)
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(dāng)某列沒有其他聚合函數(shù)時，則用NaN填充。
總結(jié)
到此這篇關(guān)于pandas中聚合函數(shù)agg具體用法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas聚合函數(shù)agg內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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