【Pandas】pandas Series agg

Pandas2.2 Series

Function application, GroupBy & window

pandas.Series.agg

pandas.Series.agg（或 pandas.Series.aggregate）是 Pandas 库中 Series 对象的一个方法，用于对 Series 数据进行聚合操作。它可以应用一个或多个聚合函数，并返回聚合后的结果。agg 方法提供了极大的灵活性，可以应用于各种数据汇总和统计任务。

方法签名

Series.agg(func, axis=0, *args, **kwargs)

• func: 要应用的聚合函数。可以是单个函数、函数列表、字典或字符串表示的函数名。
  • 单个函数：如 sum, mean 等。
  • 函数列表：如 [sum, mean]。
  • 字典：键为新的列名，值为要应用的函数。
  • 字符串：如 'sum'，表示使用 Pandas 内置的聚合函数。
• axis: 指定轴，默认为 0，表示沿索引方向进行聚合。
• *args: 传递给 func 的位置参数。
• **kwargs: 传递给 func 的关键字参数。

主要特点

• 多种输入形式：支持单个函数、函数列表、字典和字符串等多种输入形式。
• 灵活的数据处理：可以同时应用多个聚合函数，生成多列结果。
• 内置函数支持：可以直接使用 Pandas 提供的内置聚合函数名称作为字符串。
• 自定义函数支持：可以传递自定义函数进行复杂的聚合操作。

示例及结果

示例1：使用单个聚合函数

import pandas as pd

# 创建一个 Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 使用 agg 方法应用 sum 函数
result = s.agg('sum')

print("使用单个聚合函数 sum 结果:")
print(result)

输出结果：

使用单个聚合函数 sum 结果:
15

在这个例子中，sum 函数被应用到 Series 上，返回的结果是所有元素的总和。

示例2：使用多个聚合函数

import pandas as pd

# 创建一个 Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 使用 agg 方法应用多个聚合函数
result = s.agg(['sum', 'mean', 'max'])

print("使用多个聚合函数结果:")
print(result)

输出结果：

使用多个聚合函数结果:
sum     15.0
mean     3.0
max      5.0
dtype: float64

在这个例子中，sum、mean 和 max 函数被应用到 Series 上，返回的结果是一个包含多个聚合结果的 Series。

示例3：使用字典指定新列名

import pandas as pd

# 创建一个 Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 使用 agg 方法应用多个聚合函数并指定新列名
result = s.agg({'total': 'sum', 'average': 'mean', 'maximum': 'max'})

print("使用字典指定新列名结果:")
print(result)

输出结果：

使用字典指定新列名结果:
total      15.0
average     3.0
maximum     5.0
dtype: float64

在这个例子中，通过字典指定了每个聚合函数对应的新列名，返回的结果是一个包含多个聚合结果的 Series，并且列名已更改。

示例4：使用自定义函数

import pandas as pd

# 创建一个 Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 定义一个自定义聚合函数
def custom_agg(x):
    return x.max() - x.min()

# 使用 agg 方法应用自定义聚合函数
result = s.agg(custom_agg)

print("使用自定义函数 custom_agg 结果:")
print(result)

输出结果：

使用自定义函数 custom_agg 结果:
4

在这个例子中，custom_agg 自定义函数被应用到 Series 上，返回的结果是最大值与最小值之差。

总结

pandas.Series.agg 方法在数据分析和处理中非常有用，特别是在需要对 Series 进行多种聚合操作时。它支持多种输入形式、传递额外参数以及处理不同类型的数据，使得数据汇总和统计更加灵活和高效。通过这些示例，可以看到 agg() 方法在不同场景下的应用及其强大功能。