pandas.DataFrame.agg

DataFrame.agg(func, axis=0, *args, **kwargs) [source]

Агрегирование с использованием вызова, строки, словаря или списка строк/вызовов

Новая в версии 0.20.0.

Параметры:	func : вызов, строка, словарь или список строк/вызовов Функция для агрегирования данных. Если функция, должна работать при передаче DataFrame или при передаче в DataFrame.apply. Для DataFrame можно передать словарь, если ключи — имена столбцов DataFrame. Приемлемые комбинации: имя функции в виде строки функция список функций словарь имён столбцов -> функции (или список функций)
Возвращает:	aggregated : DataFrame

См. также

pandas.DataFrame.apply, pandas.DataFrame.transform, pandas.DataFrame.groupby.aggregate, pandas.DataFrame.resample.aggregate, pandas.DataFrame.rolling.aggregate

Примечания

Функции Numpy mean/median/prod/sum/std/var имеют специальное обращение, поэтому по умолчанию функция применяется по оси 0 (например, np.mean(arr_2d, axis=0)), а не имитируется поведение по умолчанию Numpy (например, np.mean(arr_2d)).

agg является псевдонимом для aggregate. Используйте псевдоним.

Примеры

>>> df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 3), columns=['A', 'B', 'C'],
...                   index=pd.date_range('1/1/2000', periods=10))
>>> df.iloc[3:7] = np.nan

Агрегирование этих функций по всем столбцам

>>> df.agg(['sum', 'min'])
            A         B         C
sum -0.182253 -0.614014 -2.909534
min -1.916563 -1.460076 -1.568297

Различные агрегирования по столбцам

>>> df.agg({'A' : ['sum', 'min'], 'B' : ['min', 'max']})
            A         B
max       NaN  1.514318
min -1.916563 -1.460076
sum -0.182253       NaN