本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.agg方法的使用。DataFrame.agg(func, axis=0, *args, **kwargs) 使用指定axis上的一个或多个操作Aggregate。参数: func : function, str, list 或dict 函数,用于聚合数据。如果是函数, 则必须在传递DataFrame或传递到DataFrame.apply时工作。 接受的组合是: function...
aggfuncs=['count','size','nunique','unique']df.groupby('year_month')['Depth'].agg(aggfuncs) Copy output: Step 5: Pandas aggfunc - First and Last There are two functions which can return the first or the last value of the group. They are: first- compute first of group values last...
You can use theagg()function with a custom function or use theapply()function to apply a custom aggregation function to your data. How do I handle missing values when using Pandas Aggregate Functions? By default, Pandas Aggregate Functions exclude missing values (NaN). You can use theskipnap...
scalar : when Series.agg is called with single function Series : when DataFrame.agg is called with a single function DataFrame : when DataFrame.agg is called with several functions Return scalar, Series or DataFrame. Notes:agg is an alias for aggregate. Use the alias. A passed user-defined-...
axis labels的dict -> functions, function names 或list axis: {0 or ‘index’, 1 或‘columns’}, 默认0 如果0或' index ':应用函数到每一列。 如果1或‘columns’:应用函数到每一行。 *args 要传递给func的位置参数。 **kwargs 要传递给func的关键字参数。
agg的应用 groupby+agg 可以对groupby的结果同时应用多个函数 SeriesGroupBy的方法agg()参数: aggregate(self, func_or_funcs, * args, ** kwargs) func: function, string, dictionary, or list of string/functions 返回:aggregated的Series s= pd.Series([10,20,30,40])s ...
df = pd.DataFrame(data =d,columns=list("abcd")) df # 查看前几行df.head(2) # 查看后几行df.tail(2) # 随机查看几行df.sample(2) # 按列选取df["a"] 081172838949Name:a,dtype:int32 条件查询 d = np.array([[81,2,34,99],
Pandas 的 agg 方法是用于对 DataFrame 或 Series 进行聚合操作的强大工具。它可以接受多种不同类型的参数,以实现灵活的数据聚合。以下是 agg 方法的一些基础概念、优势、类型、应用场景以及常见问题的解决方法。 基础概念 agg 方法允许你对数据进行多种聚合操作,如求和、平均值、最大值、最小值等。你可以传递一个...
import pandas as pd # 创建示例DataFrame data = { 'group_col': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'], 'value_col': [1, 2, 3, 4, 5] } df = pd.DataFrame(data) # 使用groupby和agg方法 result = df.groupby('group_col').agg({'value_col': lambda x: x.unique().tolist()}) prin...
If you pass a list of functions or function names instead, you get back a DataFrame with column names taken from the functions: "对1or多个列, 进行1or多个聚合, 并排展开, 厉害了"grouped_pct.agg(['mean','std', peak_to_peak])