在熊猫中编写自定义聚合函数
原文:https://www.geesforgeks.org/write-custom-aggregation-function-in-pandas/
python 中的 Pandas 广泛用于数据分析目的，它由一些精细的数据结构组成，如数据帧和系列。熊猫中有几个函数被证明对程序员有很大的帮助，其中之一是聚合函数。该函数从作为输入的多个值中返回一个值，这些值根据特定标准组合在一起。一些聚合函数是平均值、计数、最大值等。
语法: DataFrame.agg(func=None，axis=0，args，*kwargs)
参数:
- 坐标轴:{0 或' index '，1 或' columns'} = 0 或' index '表示函数应用于每一列，1 或' columns '表示函数应用于每一行。
- func: function、str、list 或 dict =它描述用于聚合的函数。可接受的组合有:函数、字符串函数名(str)、函数列表(list/dict)。
- *args:它指定要传递给函数的位置参数。
- **kwargs:它指定要传递给函数的关键字参数。
返回:该函数可以返回标量、序列或数据帧。用单个函数调用 Series.agg 时返回的是标量，用单个函数调用 Dataframe.agg 时返回的是 Series，用多个函数调用 Dataframe.agg 时返回的是 Dataframe。
让我们创建一个数据框架:
蟒蛇 3
# import pandas library
import pandas as pd
# create a Dataframe
df = pd.DataFrame([[10, 20, 30],
[40, 50, 60],
[70, 80, 90],
[100,110,120]],
columns=['Col_A', 'Col_B',
'Col_C'])
# show the dataframe
df
输出:
现在，让我们执行一些操作:
1。对行执行聚合:这将对数据帧的行执行聚合功能。正如您在下面的示例中看到的，示例 1 在聚合函数中有两个关键字，sum 和 min。求和将每行的第一个(10，40，70，100)、第二个(20，50，80，110)和第三个(30，60，90，120)元素分别相加并打印出来， min 求出行元素中的最小数并打印出来。第二个例子也是类似的过程。
例 1:
蟒蛇 3
df.agg(['sum', 'min'])
输出:
例 2:
蟒蛇 3
df.agg(['sum', 'min', 'max'])
输出:
2。按列执行聚合:这将对列执行聚合功能，具体选择列，如示例所示。在第一个示例中，选择了两列“列甲”和“列乙”，并对它们执行操作。对于列 A，计算最小值和求和值，对于列 B，计算最小值和最大值。类似的过程与实施例 2 相同。
例 1:
蟒蛇 3
df.agg({'Col_A' : ['sum', 'min'],
'Col_B' : ['min', 'max']})
