pandas.DataFrame.aggregate

DataFrame.aggregate(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 передаётся DataFrame или когда она передаётся в DataFrame.apply.

Допустимые комбинации:

• функция

• имя функции в виде строки

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

• словарь меток оси -> функций, имён функций или списков таких.

axis:{0 или ‘index’, 1 или ‘columns’}, по умолчанию 0

Если 0 или ‘index’: применяет функцию к каждому столбцу. Если 1 или ‘columns’: применяет функцию к каждой строке.

*args

Позиционные аргументы для передачи функции func.

**kwargs

Ключевые 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, 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

Выполнить любой тип операций.

DataFrame.transform

Выполнить преобразования.

core.groupby.GroupBy

Выполнить операции над группами.

core.resample.Resampler

Выполнить операции над сгруппированными значениями.

core.window.Rolling

Выполнить операции над скользящим окном.

core.window.Expanding

Выполнить операции над расширяющимся окном.

core.window.ExponentialMovingWindow

Выполнить операцию над экспоненциально взвешенным окном.

Примечания

agg является псевдонимом для aggregate. Используйте псевдоним.

Функции, изменяющие переданный объект, могут привести к неожиданному поведению или ошибкам и не поддерживаются. Дополнительные сведения см. в разделе Изменение с помощью пользовательских функций (UDF).

Переданная пользовательская функция будет передавать 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

Агрегация 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