在pandas中,agg函数用于对DataFrame进行聚合操作。当将max函数作为参数传递给agg函数时,它将返回DataFrame中每列的最大值。 具体而言,agg函数可以接受一个字典作为参数,其中键表示要应用的聚合函数,值表示要应用聚合函数的列。当将max函数作为值传递给agg函数时,它将计算每列的最大值。 然而,当使用agg
max 47.0 NaN sum NaN 127791.0 min NaN 5705.0 例子2 创建了一个新的 DataFrame,其中包含三列:group, data1,和 data2,并使用了稍微复杂一些的 agg 函数操作。 首先,通过 groupby 函数将数据按 group 列分组。 然后,对 data1 列进行了平均值、最大值和最小值的计算;对 data2 列进行了总和的计算,以及一...
data.groupby(by=['year','gender'])['count'].max()
2. 聚合方式不同：agg 函数可以一次性对多个列进行不同的聚合操作，包括常见的 sum、mean、count、max...
如果要对同一个字段做不同的运算，可以使用.agg函数，中括号中可以添加具体需要运算的方法，比如这里分别对每个班的总分数求平均值、最大值和最小值，以1班为例，平均分是439.6分，最高分是582.5分，最小分是324.5分。df.groupby('班级')['总分数'].agg(['mean','max','min']) .reset_index()除...
Pandas 中的聚合操作可以使用 agg() 方法进行，该方法可以对分组后的数据进行多个聚合操作，同时也可以对不同的列进行不同的聚合操作。聚合操作可以使用内置的聚合函数，例如 mean()、sum()、max() 等等，也可以使用自定义的聚合函数。除了使用内置的聚合函数外，我们还可以使用 apply() 方法对分组后的数据进行自...
5、agg() # 每列的最大值df.agg('max')# 将所有列聚合产生sum和min两行df.agg(['sum', 'min'])# 序列多个聚合df.agg({'Q1' : ['sum', 'min'], 'Q2' : ['min','max']})# 分组后聚合df.groupby('team').agg('max')df.Q1.agg(['sum', 'mean...
data={'A':['foo','bar','foo','bar','foo','bar','foo','foo'],'B':['one','one','two','three','two','two','one','three'],'C':[1,2,3,1,2,3,1,2],'D':[2,3,4,5,6,7,8,9]}df=pd.DataFrame(data)defcustom_agg(x):returnx.max()-x.min()result=df.agg({'...
defmyfunc(x):retrun x.max()-x.min()data.agg(myfunc) pandas的agg函数也可以在grouby中使用,以实现按分组聚合指定的统计列的结果。例如: importnumpyasnp data.groupby('Category').agg(np.mean) 此语句将使用Category分组,并用np.mean方法聚合该分组下的所有统计列的结果,并返回一个分组结合的聚合结果Data...
min max min max A1 1 2 0.227877 0.362838 2 3 4 -0.562860 1.267767 例子3,按照A列进行分组,求出B列的最大值和最小值: df.groupby('A').B.agg(['min','max']) min max A1 1 2 2 3 4 例子4,传递字典结构, df.groupby('A').agg({'B': ['min','max'],'C':'sum'}) ...