Pandas中agg聚合函数的使用方法及示例

最新推荐文章于 2025-03-29 17:53:46 发布
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在数据分析和处理过程中，经常需要对数据进行聚合操作以获取有用的统计信息。Pandas库提供了agg（aggregate）函数，它可以方便地进行多个聚合操作并返回结果。本文将介绍Pandas中agg聚合函数的使用方法，并通过示例代码进行说明。

一、agg函数的基本用法

Pandas中的agg函数可以对一个或多个列进行聚合操作，并返回结果。它接受一个字典作为参数，字典的键表示目标列，字典的值表示对应列要进行的聚合操作。下面是agg函数的基本用法示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
   'Name': ['Alice',
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使用agg函数计算分组的多个统计指标 Python
CyberGenius的博客
09-04 277
其中，agg函数是一个非常有用的函数，它可以用于计算分组数据的多个统计指标。通过传递一个字典参数，我们可以指定要计算的统计指标和应用的函数。这为数据分析和汇总提供了灵活的工具。agg函数接受一个字典作为参数，其中键表示要计算的统计指标，值表示应用于每个分组的函数。可以看到，agg函数根据产品编号分组计算了每个产品的销售总额、平均销售额和最大销售额，并将结果以DataFrame的形式返回。可以看到，我们分别对销售金额和销售日期应用了不同的统计函数，得到了每个产品的销售总额、最早销售日期和最晚销售日期的结果。
pandas中聚合函数agg的用法
从此醉
03-07 9152
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pandas agg函数
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03-29 344
agg 的核心优势是灵活性和高效性，尤其适合复杂的分组统计需求。通过组合不同的函数和列，你可以快速生成多维度的统计结果。
Pandas知识点-详解聚合函数agg
weixin_43790276的博客
07-30 1万+
pandas系列：聚合函数agg()
Python pandas.DataFrame.aggregate函数方法的使用
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06-21 469
函数用于将一个或多个操作应用于DataFrame的一列或多列。print("不同列应用不同函数后的结果:")# 对每一列应用多个函数，例如求和和求均值。print("应用自定义函数后的结果:")print("应用单个函数后的结果:")print("应用多个函数后的结果:")# 创建一个示例DataFrame。# 对每一列应用单个函数，例如求和。# 创建一个示例DataFrame。# 创建一个示例DataFrame。# 创建一个示例DataFrame。# 针对不同列应用不同函数。3、不同列应用不同函数。
pandas agg函数的详细介绍与应用
qq_42194101的博客
07-10 687
Pandas是一个强大的Python数据处理库，提供了广泛的方法来进行数据分析。其中，agg函数是一个非常有用的工具，它允许用户对数据进行多种聚合操作，可以极大地简化数据处理过程。本文将详细介绍agg函数的使用方法，并通过多个示例展示其在实际数据处理中的应用。
详解Pandas聚合函数agg
金戈鐡馬
03-17 2897
func: 用于聚合数据的函数，如max()、mean()、count()等，函数必须满足传入一个DataFrame能正常使用，或传递到DataFrame.apply()中能正常使用。本文介绍的聚合函数为DataFrame.aggregate()，别名DataFrame.agg()，aggregate()和agg()是同一个函数，仅名字不同。在agg()中，可以用列表的方式传入多个函数，会将这些函数在每一列的执行结果聚合到一个DataFrame中，结果DataFrame中的索引为对应的函数名。
详谈pandas中agg函数和apply函数的区别
09-20
在Pandas库中，`agg`和`apply`都是用于数据处理的重要函数，它们都允许我们在DataFrame或Series上应用自定义函数。然而，两者在功能和使用场景上有显著的差异，下面将详细讨论这两个函数的区别。 1. **聚合操作与...
Python pandas自定义函数的使用方法示例
python函数学习教程
03-10 2537
这篇文章主要介绍了Python pandas自定义函数的使用方法,结合实例形式分析了pandas模块相关自定义函数数值运算操作技巧,需要的朋友可以参考下 文章目录自定义函数的使用排序数据重构数据连接操作数据的合并todo 分组数据分组之后再合并 本文实例讲述了Python pandas自定义函数的使用方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 自定义函数的使用 import numpy as np i...
pandas中agg函数用法
06-11
在pandas中，agg函数是一种聚合函数，用于对数据进行聚合计算，它可以对一列或多列数据执行不同的聚合操作。 agg函数的语法如下： ```python DataFrame.agg(func=None, axis=0, *args, **kwargs) ``` 其中，func...
Pandas使用教程 - 数据分组与聚合 (groupby)
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02-12 1526
除了使用内置的聚合函数外，我们还可以传入自定义函数来对每个组的数据进行处理。假设我们想计算每个部门工资的极差（最大值减去最小值），可以自定义一个 lambda 表达式或函数来实现。我们也可以定义一个函数，并传入agg()方法。salary_range_func = df.groupby("部门")["工资"].agg(calc_range)print("各部门工资极差（自定义函数）：")输出与上例相同。
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涛哥聊Python
01-22 7234
在数据分析和处理中，数据聚合是将多个数据合并、计算或摘要为单个结果的过程。这个结果通常包括统计信息，如平均值、总和、最大值、最小值等，以便更好地理解和分析数据。Pandas 提供了多种数据聚合方法，其中之一就是agg方法。除了内置的聚合函数，还可以使用自定义函数来进行数据聚合。这将输出2，即薪水高于 70000 的人数。可以编写自定义的聚合函数，然后将其应用到分组数据上。DepartmentHR 57500.0Pandas 中的agg方法是一个强大的工具，用于执行各种数据聚合操作。
pandas-groupby和agg使用方法
舞动的白杨
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pandas官方文档：pandas.DataFrame.groupby — pandas 1.3.4 documentation pandas——很全的groupby、agg，对表格数据分组与统计 pandas——很全的groupby、agg，对表格数据分组与统计_元气满满晨-CSDN博客 另外还有两个知乎的讲解也不错：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29371291 如何使用agg函数对数据进行分组聚合 - 知乎 如何使用groupby函数对数据进行...
【pandas之聚合函数agg方法实战记录】
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在pandas中, 为了统一计算多列数据的不同值不如求和,计数,最大值,最小值,中位数,平均值等,引入agg聚合函数，agg和aggregate两个函数指向同一个方法，使用时写任意一个即可。使用agg聚合函数进行统计各种类型的值时,先要进行groupby分组操作,按照需要统计的某一个维度(某一列)统一进行聚合计算(count,sum,max.mean等)
pandas教程：Data Aggregation 数据聚合
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然而，我们可能想要在列上使用不同的函数进行聚合，又或者想要一次执行多个函数。目前为止提到的所有例子，最后返回的聚合数据都是有索引的，而且这个索引默认是多层级索引，这个索引是由不同的组键的组合构成的（注意：自定义的函数会比上面表中的函数慢一些，上面的函数时优化过的，而自定义的函数会有一些额外的计算，所以慢一些。上面结果的列名是自动给出的，当然，我们也可以更改这些列名。应用到所有的列上，也可以在不同的列上应用不同的函数。，我们有更多的选择，我们可以用一个含有多个函数的。当然，我们也可以在上面的结果上直接调用。
pandas学习笔记—agg()函数详解
sunmingyang1987的博客
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目录1、agg()函数定义2、举例2.1 简单的列或行统计2.2 自定义统计函数2.3 先groupby()再agg() 1、agg()函数定义 agg()函数是聚合函数， DataFrame.agg（func，axis = 0，* args，** kwargs ） @@@func : 实现某种统计功能的函数，如果要不同列用求不同统计量，则用字典{‘行名/列名’，‘函数名’}指定。 2、举例 2.1 简单的列或行统计 import pandas as pd import numpy as np df1=pd
Pandas groupby apply agg 区别 运行自定义函数
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agg 方法将一个函数使用在一个数列上，然后返回一个标量的值。也就是说agg每次传入的是一列数据，对其聚合后返回标量。 对一列使用三个函数： 对不同列使用不同函数 apply 是一个更一般化的方法：将一个数据分拆-应用-汇总。而apply会将当前分组后的数据一起传入，可以返回多维数据。 图片来自 实例： 1、数据如下：lawsuit2[['EID','LAWAMOUNT','
[948]Pandas数据分组的函数应用（df.apply()、df.agg()、df.transform()、df.applymap()、df.groupby()）
周小董
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这个函数需要自己实现，函数的传入参数根据axis来定，比如axis = 1，就会把一行数据作为Series的数据 结构传入给自己实现的函数中，我们在函数中实现对Series不同属性之间的计算，返回一个结果，则apply函数 会自动遍历每一行DataFrame的数据，最后将所有结果组合成一个Series数据结构并返回。Dataframe在行（axis=0）或列（axis=1）上进行分组，将一个函数应用到各个分组并产生一个新值，然后函数执行结果被合并到最终的结果对象中。默认axis=0，即逐列进行操作；
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