pandas.DataFrame.agg

DataFrame.agg(self, 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 при передаче DataFrame или при передаче в DataFrame.apply. Допустимые комбинации: функция имя функции список функций и/или имён функций, например [np.sum, 'mean'] словарь меток оси -> функций, имён функций или списков таких. axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 Если 0 или ‘индекс’: применять функцию к каждому столбцу. Если 1 или ‘столбцы’: применять функцию к каждой строке. *args Позиционные аргументы для передачи в func. **kwargs Именованные аргументы для передачи в func.

Возвращает:

скаляр, Series или DataFrame Возвращаемое значение может быть: скаляр: когда Series.agg вызывается с одной функцией Series: когда DataFrame.agg вызывается с одной функцией DataFrame: когда DataFrame.agg вызывается с несколькими функциями Возвращает скаляр, Series или DataFrame. Операции агрегирования всегда выполняются по оси, либо по индексу (по умолчанию), либо по оси столбцов. Это поведение отличается от numpy aggregation functions (mean, median, prod, sum, std, var), where the default is to compute the aggregation of the flattened array, e.g., numpy.mean(arr_2d) as opposed to numpy.mean(arr_2d, axis=0). agg is an alias for aggregate. Use the alias.

См. также

DataFrame.apply

Выполнение любых операций.

DataFrame.transform

Выполнение операций типа преобразования.

core.groupby.GroupBy

Выполнение операций над группами.

core.resample.Resampler

Выполнение операций над пересэмплированными бинами.

core.window.Rolling

Выполнение операций над скользящим окном.

core.window.Expanding

Выполнение операций над расширяющимся окном.

core.window.EWM

Выполнение операции над экспоненциально взвешенным окном.

Примечания

agg является псевдонимом для aggregate. Используйте псевдоним.

Переданная пользовательская 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