pandas学习笔记—agg()函数详解
目录
- 1、agg()函数定义
- 2、举例
- 2.1 简单的列或行统计
- 2.2 自定义统计函数
- 2.3 先groupby()再agg()
1、agg()函数定义
agg()函数是聚合函数,
DataFrame.agg(func,axis = 0,* args,** kwargs )
@@@func : 实现某种统计功能的函数,如果要不同列用求不同统计量,则用字典{‘行名/列名’,‘函数名’}指定。
2、举例
2.1 简单的列或行统计
import pandas as pd
import numpy as np
df1=pd.DataFrame({'age':[21,30,17,37,40,18,26],'weight':[120,100,132,140,94,89,123]})
df1
df1.agg('mean')
得到所有统计信息:
df1.describe()
按行统计:
df1.agg('mean',axis=1)
按行得到所有信息:
df1.T.describe() #先转置再统计
2.2 自定义统计函数
举例:
def diff_max_min(x):return x.max() - x.min()
df1.agg(diff_max_min,axis=1)
2.3 先groupby()再agg()
引用这篇文章的例子:
df1=pd.DataFrame({'sex':list('FFMFMMF'),'smoker':list('YNYYNYY'),'age':[21,30,17,37,40,18,26],'weight':[120,100,132,140,94,89,123]})
df1
按“sex”和“smoker”进行分组,然后用agg()得到各分组的统计信息:
grouped=df1.groupby(['sex','smoker'])
grouped.agg('mean')
同样groupby之后也可以自定义的统计函数,此外describe()函数可以得到常见的各分组的统计信息:
grouped.describe()
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