pandas.Series.agg

Series.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 функция, должна работать, когда ей передается Series, или когда она передается в Series.apply.

Допустимые комбинации:

• функция

• имя функции в виде строки

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

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

axis:{0 или ‘index’}

Не используется. Параметр необходим для совместимости с DataFrame.

*args

Позиционные аргументы для передачи функции func.

**kwargs

Ключевые аргументы для передачи функции func.

Возвращаемое значение:

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

См. также

Series.apply

Вызов функции для Series.

Series.transform

Преобразование функции, возвращающей Series с аналогичными индексами.

Примечания

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 сплющенного массива, например numpy.mean(arr_2d) по сравнению с numpy.mean(arr_2d, axis=0).

agg является псевдонимом для aggregate. Используйте псевдоним.

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

Переданная пользовательская функция будет передавать Series для оценки.

Примеры

>>> s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
>>> s
0    1
1    2
2    3
3    4
dtype: int64

>>> s.agg('min')
1

>>> s.agg(['min', 'max'])
min   1
max   4
dtype: int64