DataFrame.aggregate()函数的主要任务是将聚合应用于一个或多个列。最常用的聚合是:
sum:用于返回所请求轴的值之和。
min:用于返回所请求轴的最小值。
max:用于返回所请求轴的最大值。
句法:
DataFrame.aggregate(func, axis=0, *args, **kwargs)
参数:
func:表示可调用, 字符串, 字典或字符串/可调用列表。
它用于汇总数据。对于函数, 传递给DataFrame或DataFrame.apply()时, 它必须正常工作。对于DataFrame, 如果键是列名, 则可以传递dict。
轴:(默认为0):表示0或”索引”, 1或”列”
0或”索引”:这是每列的应用函数。
1或”列”:这是每行的应用函数。
* args:这是一个位置参数, 将传递给func。
** kwargs:这是一个关键字参数, 将传递给函数。
返回值:
它返回标量, Series或DataFrame。
标量:使用单个函数调用Series.agg时使用。
系列:在为单个函数调用DataFrame.agg时使用。
DataFrame:为多个函数调用DataFrame.agg时将使用它。
例:
import pandas as pd
import numpy as np
info=pd.DataFrame([[1, 5, 7], [10, 12, 15], [18, 21, 24], [np.nan, np.nan, np.nan]], columns=['X', 'Y', 'Z'])
info.agg(['sum', 'min'])
输出
X Y Z
sum 29.0 38.0 46.0
min 1.0 5.0 7.0
范例2:
import pandas as pd
import numpy as np
info=pd.DataFrame([[1, 5, 7], [10, 12, 15], [18, 21, 24], [np.nan, np.nan, np.nan]], columns=['X', 'Y', 'Z'])
df.agg({'A' : ['sum', 'min'], 'B' : ['min', 'max']})
输出
X Y
max NaN 21.0
min 1.0 12.0
sum 29.0 NaN
来源:
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