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