pandas 聚合函数agg
今天看到pandas的聚合函数agg,比较陌生,平时的工作中处理数据的时候使用的也比较少,为了加深印象,总结一下使用的方法,其实还是挺好用的。
DataFrame.agg(func,axis = 0,* args,** kwargs )
func : 函数,函数名称,函数列表,字典{‘行名/列名’,‘函数名’}
使用指定轴上的一个或多个操作进行聚合。
agg是一个聚合函数,聚合函数操作始终是在轴(默认是列轴,也可设置行轴)上执行,不同于 numpy聚合函数(np.sum() //求和;np.prod() //所有元素相乘;np.mean() //平均值;np.std() //标准差;np.var() //方差;np.median() //中数;np.power() //幂运算;np.sqrt() //开方;np.min() //最小值;np.max() //最大值;np.argmin() //最小值的下标;np.argmax() //最大值的下标;np.inf //无穷大;np.exp(10) //以e为底的指数;np.log(10) //对数)
下面示例展示agg具体用法:
定义一个列表值:
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)
在行上聚合这些函数
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:当某列没有其他聚合函数时,则用NaN填充。
参考:https://www.jianshu.com/p/f37ac2a7b6dc
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