pandas.DataFrame.agg()方法的使用
作者：liuweidong0802
agg函数是一个非常强大的工具,用于对数据进行分组聚合操作,它可以沿指定轴(行或列)应用一个或多个聚合函数,常用于统计汇总分析,感兴趣的可以了解一下
Pandas2.2 DataFrame
Function application, GroupBy & window
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| DataFrame.apply(func[, axis, raw, …]) | 用于沿 DataFrame 的轴（行或列）应用一个函数 |
| DataFrame.map(func[, na_action]) | 用于对 DataFrame 的每个元素应用一个函数 |
| DataFrame.applymap(func[, na_action]) | 用于对 DataFrame 中的每一个元素应用一个函数 |
| DataFrame.pipe(func, *args, **kwargs) | 用于实现链式编程风格的方法 |
| DataFrame.agg([func, axis]) | 用于对 DataFrame 的数据进行聚合操作 |
pandas.DataFrame.agg()
pandas.DataFrame.agg()（或 DataFrame.aggregate()）方法用于对 DataFrame 的数据进行聚合操作。它可以沿指定轴（行或列）应用一个或多个聚合函数，常用于统计汇总分析。
方法签名
DataFrame.agg(func=None, axis=0)
参数说明
| 参数 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
func | function、str、list 或 dict | 要应用的聚合函数。可以是一个函数名字符串（如 'sum'）、函数对象（如 np.sum）、函数列表，或者为每列指定不同函数的字典。 |
axis | {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default: 0 | 沿哪个轴进行聚合：0 表示按列聚合（默认），1 表示按行聚合。 |
返回值
- 如果
func是单个聚合函数，则返回一个Series。 - 如果
func是多个聚合函数或多个列分别聚合，则返回一个DataFrame。
示例
示例1：使用单个聚合函数（如 'mean'）
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6]
})
result = df.agg('mean')
print(result)
输出：
A 2.0
B 5.0
dtype: float64
示例2：使用多个聚合函数（如 ['min', 'max']）
result = df.agg(['min', 'max']) print(result)
输出：
A B
min 1 4
max 3 6
示例3：对不同列使用不同的聚合函数
result = df.agg({
'A': 'mean',
'B': ['min', 'max']
})
print(result)
输出：
A B
mean 2.0 NaN
min NaN 4.0
max NaN 6.0
示例4：按行聚合（axis=1）
result = df.agg('sum', axis=1)
print(result)
输出：
0 5
1 7
2 9
dtype: int64
总结
agg()支持多种聚合方式，灵活适用于各类统计汇总需求。- 可以为不同列指定不同的聚合函数。
- 常用于数据分析中的分组统计（与
groupby()配合使用时更加强大）。
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