pandas.DataFrame.agg

DataFrame.agg(func=None, axis=0, *args, **kwargs)[source]

Агрегирование с использованием одной или нескольких операций по указанной оси.

Параметры

func:функция, строка, список или словарь

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 в виде строки

• список функций и/или имен функций, например [np.sum, 'mean']

• словарь меток осей -> функции, имена функций или списки таких.

axis:{0 или ‘индекс’, 1 или ‘колонки’}, по умолчанию 0

Если 0 или ‘индекс’: применяет функцию к каждой колонке. Если 1 или ‘колонки’: применяет функцию к каждой строке.

*args

Позиционные аргументы для передачи функции func.

**kwargs

Именованные аргументы для передачи функции 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,

индексу (по умолчанию) или оси колонок. Это поведение отличается от

функций агрегирования numpy (mean, median, prod, sum, std,

var), где по умолчанию вычисляется агрегация уплощенного

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 типов операций.

DataFrame.transform

Выполнение операций типа преобразования.

core.groupby.GroupBy

Выполнение операций над группами.

core.resample.Resampler

Выполнение операций над пересэмплированными интервалами.

core.window.Rolling

Выполнение операций над скользящим окном.

core.window.Expanding

Выполнение операций над расширяющимся окном.

core.window.ExponentialMovingWindow

Выполнение операций над экспоненциально взвешенным окном.

Примечания

agg является псевдонимом для aggregate. Используйте псевдоним.

Функции, которые изменяют переданный объект, могут вызывать неожиданное поведение или ошибки и не поддерживаются. Подробнее см. Изменение с помощью пользовательских функций (UDF) методов.

Переданная пользовательская функция будет передаваться 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

Различные агрегации по столбцам.

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

Агрегирование различных функций по столбцам и переименование индекса результирующего DataFrame.

>>> df.agg(x=('A', max), y=('B', 'min'), z=('C', np.mean))
     A    B    C
x  7.0  NaN  NaN
y  NaN  2.0  NaN
z  NaN  NaN  6.0

Агрегирование по столбцам.

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