DataFrame.aggregate函数

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总和。

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。

语法:

DataFrame.aggregate(func, axis=0, *args, **kwargs)

参数:

func                    - 它是可调用的，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。

axis(默认为0)   -  表示0或"index"，1或"columns"，0或"index"，这是每列的应用函数。1或"columns"，这是每行的应用函数。

* args                 -  它是一个位置参数，将传递给 func 。

** kwargs          -  这是一个关键字参数，将传递给 func 。

返回值

它返回scalar，Series或DataFrame。

scalar             - 使用单个函数调用 Series.agg 时使用。

Series             -  当单个函数调用DataFrame.agg时使用。

DataFrame    -  为多个函数调用DataFrame.agg时将使用它。

范例1:

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