蟒蛇|熊猫系列. agg()
Python 是进行数据分析的优秀语言,主要是因为以数据为中心的 python 包的奇妙生态系统。 【熊猫】 就是其中一个包,让导入和分析数据变得容易多了。
Pandas **Series.agg()**
用于传递一个函数或函数列表,分别应用于一个系列甚至系列的每个元素。如果是函数列表,通过agg()
方法返回多个结果。
语法: Series.agg(func,axis=0)
参数: 函数:函数、函数列表或要在 Series 上调用的函数名字符串。 轴:行操作为 0 或“索引”,列操作为 1 或“列”。
返回类型:返回类型取决于作为参数传递的函数的返回类型。
示例#1: 在此示例中,传递了一个 lambda 函数,该函数简单地将每个序列值加 2。由于该函数将应用于系列的每个值,因此返回类型也是系列。通过传递使用 Numpy 随机方法生成的数组,生成由 10 个元素组成的随机序列。
# importing pandas module
import pandas as pd
# importing numpy module
import numpy as np
# creating random arr of 10 elements
arr=np.random.randn(10)
# creating series from array
series=pd.Series(arr)
# calling .agg() method
result=series.agg(lambda num : num + 2)
# display
print('Array before operation: \n', series,
'\n\nArray after operation: \n',result)
输出: 如输出所示,将函数应用于每个值,并将 2 添加到系列的每个值。
示例#2: 传递函数列表
在这个例子中,一些 Python 默认函数的列表被传递,多个结果被agg()
方法返回到多个变量中。
# importing pandas module
import pandas as pd
# importing numpy module
import numpy as np
# creating random arr of 10 elements
arr=np.random.randn(10)
# creating series from array
series=pd.Series(arr)
# creating list of function names
func_list=[min, max, sorted]
# calling .agg() method
# passing list of functions
result1, result2, result3= series.agg(func_list)
# display
print('Series before operation: \n', series)
print('\nMin = {}\n\nMax = {},\
\n\nSorted Series:\n{}'.format(result1,result2,result3))
输出: 如输出所示,返回多个结果。最小值、最大值和排序数组分别返回到不同的变量 result1、result2 和 result3 中。