在数据处理和分析的世界中，pandas 是一个强大的工具，它提供了许多用于数据清洗、转换和统计分析的函数。其中，aggregate()（或简称 agg()）函数是 pandas 中一个非常重要的函数，它允许用户对 DataFrame 或 Series 中的数据进行多种统计汇总操作。本文将深入解析 pandas 中的 aggregate() 函数，并通过具体的代码示例来演示其用法。
一、aggregate() 函数简介
aggregate() 函数（通常简写为 agg()）是 pandas 中用于应用一个或多个函数到 DataFrame 或 Series 的轴上的函数。这个函数接受一个函数列表、函数字典或其他类似的可迭代对象作为输入，并返回一个新的 DataFrame 或 Series，其中包含了原始数据经过这些函数处理后的结果。
二、aggregate() 函数的使用
- 对 Series 使用
agg()
首先，我们来看一个简单的示例，展示如何在 Series 上使用 agg() 函数。
import pandas as pd
# 创建一个简单的 Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
# 使用 agg() 函数计算 Series 的总和和平均值
result = s.agg(['sum', 'mean'])
print(result)
# 输出：
# sum 15.0
# mean 3.0
# dtype: float64
在上面的示例中，我们创建了一个包含整数的 Series，并使用 agg() 函数计算了它的总和和平均值。agg() 函数接受一个函数列表作为输入，这些函数将被依次应用到 Series 上，并返回一个包含结果的新 Series。
- 对 DataFrame 使用
agg()
对于 DataFrame，agg() 函数更加灵活，因为它允许我们在不同的列上应用不同的函数。
# 创建一个简单的 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3, 4],
'B': [5, 6, 7, 8],
'C': [9, 10, 11, 12]
})
# 使用 agg() 函数计算每列的总和、平均值和最大值
result = df.agg(['sum', 'mean', 'max'])
print(result)
# 输出：
# A B C
# sum 10 26 42
# mean 2.5 6.5 10.5
# max 4 8 12
在这个示例中，我们创建了一个包含三列整数的 DataFrame，并使用 agg() 函数计算了每列的总和、平均值和最大值。结果是一个新的 DataFrame，其中包含了原始 DataFrame 中每列经过这些函数处理后的结果。
- 使用函数字典对 DataFrame 应用不同函数
如果我们想要对 DataFrame 中的不同列应用不同的函数，我们可以使用函数字典来实现。
# 使用 agg() 函数和函数字典对 DataFrame 应用不同函数
result = df.agg({'A': ['sum', 'min'], 'B': ['mean'], 'C': 'max'})
print(result)
# 输出：
# A B C
# sum 10 NaN 12
# min 1 NaN NaN
# mean NaN 6.5 NaN
# max NaN NaN 12
在这个示例中，我们对列 'A' 应用了总和和最小值函数，对列 'B' 应用了平均值函数，对列 'C' 应用了最大值函数。结果是一个新的 DataFrame，其中包含了原始 DataFrame 中每列经过这些函数处理后的结果。注意，对于没有在函数字典中指定的列，结果 DataFrame 中对应的位置将包含 NaN 值。
三、aggregate() 函数的优点
agg() 函数的优点在于其灵活性和易用性。通过传入一个函数列表或函数字典，我们可以轻松地对 DataFrame 或 Series 中的数据进行多种统计汇总操作。此外，agg() 函数还支持嵌套函数和自定义函数，使得数据处理和分析更加灵活和高效。
四、总结
在本文中，我们深入解析了 pandas 中的 aggregate() 函数，并通过具体的代码示例展示了其用法。agg() 函数是一个强大的工具，它允许我们对 DataFrame 或 Series 中的数据进行多种统计汇总操作。通过传入一个函数列表或函数字典，我们可以轻松地对数据进行处理和分析。希望本文能够帮助读者更好地理解和使用 pandas 中的 aggregate() 函数。
