pandas.DataFrame.aggregate

DataFrame.aggregate(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 функция, должна работать как с DataFrame, так и при передаче в DataFrame.apply. Допустимые комбинации: функция имя функции список функций и/или имён функций, например [np.sum, 'mean'] словарь меток осей -> функции, имена функций или списки 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:

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 над осью, 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 типов операций.

DataFrame.transform

Выполнение операций типа преобразования.

core.groupby.GroupBy

Выполнение операций над группами.

core.resample.Resampler

Выполнение операций над перегруппированными корзинами.

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 передана 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'])

Агрегировать эти функции по строкам.

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

Различные 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

Агрегировать по столбцам.

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