pandas.DataFrame.aggregate

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

Агрегирование с использованием одной или нескольких операций по указанной оси.

Введено в версии 0.20.0.

Параметры:

func : function, str, list or dict Функция для агрегирования данных. Если это функция, она должна работать, когда ей передается DataFrame или когда она передается в DataFrame.apply. Допустимые комбинации: функция имя функции список функций и/или имён функций, например [np.sum, 'mean'] словарь меток осей -> функций, имён функций или списков таких. axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 Если 0 или ‘index’: применять функцию к каждому столбцу. Если 1 или ‘columns’: применять функцию к каждой строке. *args Позиционные аргументы для передачи в func. **kwargs Именованные аргументы для передачи в func.

Возвращает:

DataFrame, Series или скаляр если DataFrame.agg вызывается с одной функцией, возвращает Series; если DataFrame.agg вызывается с несколькими функциями, возвращает DataFrame; если Series.agg вызывается с одной функцией, возвращает скаляр; если Series.agg вызывается с несколькими функциями, возвращает Series Операции агрегирования всегда выполняются по оси, либо по индексу (по умолчанию), либо по оси столбцов. Это поведение отличается от функций агрегирования `numpy` (`mean`, `median`, `prod`, `sum`, `std`, `var`), где по умолчанию вычисляется агрегирование сглаженного массива, например, ``numpy.mean(arr_2d)`` по сравнению с ``numpy.mean(arr_2d, axis=0)``. `agg` является псевдонимом для `aggregate`. Используйте псевдоним.

См. также

DataFrame.apply

Выполнение любых операций.

DataFrame.transform

Выполнение операций преобразования.

pandas.core.groupby.GroupBy

Выполнение операций над группами.

pandas.core.resample.Resampler

Выполнение операций над интервалами передискретизации.

pandas.core.window.Rolling

Выполнение операций над скользящим окном.

pandas.core.window.Expanding

Выполнение операций над расширяющимся окном.

pandas.core.window.EWM

Выполнение операций над экспоненциально взвешенным окном.

Примечания

agg является псевдонимом для aggregate. Используйте псевдоним.

Переданная пользователем функция будет передаваться в Series для оценки.

Примеры

>>> df = pd.DataFrame([[1, 2, 3],
...                    [4, 5, 6],
...                    [7, 8, 9],
...                    [np.nan, np.nan, np.nan]],
...                   columns=['A', 'B', 'C'])

Агрегирование этих функций по строкам.

>>> df.agg(['sum', 'min'])
        A     B     C
sum  12.0  15.0  18.0
min   1.0   2.0   3.0

Разные агрегации по столбцам.

>>> df.agg({'A' : ['sum', 'min'], 'B' : ['min', 'max']})
        A    B
max   NaN  8.0
min   1.0  2.0
sum  12.0  NaN

Агрегирование по столбцам.

>>> df.agg("mean", axis="columns")
0    2.0
1    5.0
2    8.0
3    NaN
dtype: float64