pandas.Series.aggregate

Series.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, используемая для агрегирования данных. Если это функция, она должна работать как со Series, так и при передаче в Series.apply.

Допустимые комбинации:

• функция

• имя функции (строка)

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

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

axis:{0 или ‘index’}

Не используется. Параметр необходим для совместимости с DataFrame.

*args

Позиционные аргументы для передачи функции func.

**kwargs

Именованные 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 сглаженного 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. Подробности см. в Изменение с пользовательскими функциями (UDF).

Переданная пользовательская функция будет передаваться Series для вычисления.

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