Pandas中使用agg()函数进行求和操作|极客教程

Pandas中使用agg()函数进行求和操作

Pandas是一个强大的Python数据分析库，它提供了许多用于数据处理和分析的功能。在数据分析中，经常需要对数据集进行汇总统计，比如求和、平均值、最大值等。Pandas的agg()函数是一个非常有用的工具，它可以让用户对数据进行灵活的聚合操作。本文将详细介绍如何在Pandas中使用agg()函数来进行求和操作，并提供多个示例代码以帮助理解和掌握其用法。

1. 基本概念

在Pandas中，agg()函数通常与DataFrame或Series对象一起使用，它允许用户对数据集进行一系列的聚合操作。使用agg()函数可以一次性对数据应用多个聚合函数，或者对不同的列应用不同的聚合函数。

2. DataFrame上的agg()函数

在DataFrame上使用agg()函数时，可以指定一个或多个聚合操作应用于整个DataFrame或其某些列。

示例代码1：对整个DataFrame应用单一聚合函数

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用agg()函数进行求和
result = df.agg('sum')
print(result)

Output:

Pandas中使用agg()函数进行求和操作

示例代码2：对DataFrame的指定列应用单一聚合函数

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 对列A和B使用agg()函数进行求和
result = df[['A', 'B']].agg('sum')
print(result)

Output:

Pandas中使用agg()函数进行求和操作

示例代码3：对DataFrame的每列应用多个聚合函数

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 对每列使用agg()函数进行求和和求最大值
result = df.agg(['sum', 'max'])
print(result)

Output:

Pandas中使用agg()函数进行求和操作

示例代码4：对DataFrame的不同列应用不同的聚合函数

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 对不同列使用不同的聚合函数
result = df.agg({'A': 'sum', 'B': 'max', 'C': 'mean'})
print(result)

Output:

Pandas中使用agg()函数进行求和操作

3. Series上的agg()函数

当在Series对象上使用agg()函数时，可以应用一个或多个聚合函数来汇总Series中的数据。

示例代码5：对Series应用单一聚合函数

import pandas as pd

# 创建示例Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 使用agg()函数进行求和
result = s.agg('sum')
print(result)

Output:

Pandas中使用agg()函数进行求和操作

示例代码6：对Series应用多个聚合函数

import pandas as pd

# 创建示例Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 使用agg()函数进行求和和求最大值
result = s.agg(['sum', 'max'])
print(result)

Output:

Pandas中使用agg()函数进行求和操作

4. 使用自定义函数进行聚合

Pandas的agg()函数也支持使用自定义函数进行数据聚合，这为数据处理提供了更大的灵活性。

示例代码7：使用自定义函数进行聚合

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个自定义聚合函数
def custom_sum(series):
    return sum(series) + 10

# 使用自定义函数进行聚合
result = df.agg(custom_sum)
print(result)

Output:

Pandas中使用agg()函数进行求和操作

示例代码8：对不同列使用不同的自定义聚合函数

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义两个自定义聚合函数
def custom_sum(series):
    return sum(series) + 10

def custom_max(series):
    return max(series) * 2

# 对不同列使用不同的自定义聚合函数
result = df.agg({'A': custom_sum, 'B': custom_max})
print(result)