个人对Pandas中agg、apply和transform函数的理解

学习《利用Python进行数据分析》一书,关于pandas的这三个函数,个人理解如下。

agg

agg方法可以被groupby、dataframe、series等对象调用。

dataframe的agg方法的官方文档

其用法为pandas.DataFrame.agg(self, func, axis=0, *args, **kwargs)

func可以是function, str, list或dict,可以接受的形式有函数、函数名称的字符串、函数列表或字典。

agg可以直接以字符串的形式使用pandas和Python内置的函数,也可以使用用户自定义的函数,并且有axis参数。

还可以一次性传入多个函数,给函数设置计算结果的列名,支持对不同的series使用不同的函数(以字典形式传参)。

本方法主要用于聚合,首先对Frame对象的各行(或列)进行计算并得到标量聚合结果,然后汇总所有组的聚合结果为一个数组。

apply

apply方法可以被groupby、resampler、dataframe、series、offsets等对象调用。

dataframe的apply方法的官方文档

其用法为pandas.DataFrame.apply(self, func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwds)

文档中关于func参数,只说了是要应用到行或列的函数。

agg可以做的,好像apply都可以做,所以apply比agg更加灵活,更一般化,但是调用Python内置函数和panda

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