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如何在Pandas中引用.agg()函数创建的列

在Pandas中,可以使用.agg()函数来创建新的列。.agg()函数用于对数据进行聚合操作,并返回一个包含聚合结果的Series或DataFrame。

要在Pandas中引用.agg()函数创建的列,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 首先,使用.agg()函数对数据进行聚合操作,并将结果保存在一个新的列中。例如,我们可以计算某一列的平均值,并将结果保存在一个名为"average"的新列中:
代码语言:txt
复制
df['average'] = df['column_name'].agg('mean')
  1. 接下来,可以通过列名来引用这个新创建的列。例如,要引用"average"列,可以使用以下方式:
代码语言:txt
复制
df['average']

这样就可以在Pandas中引用.agg()函数创建的列了。

关于Pandas的.agg()函数,它可以接受多个聚合函数作为参数,并对数据进行多个聚合操作。例如,可以同时计算某一列的平均值和总和,并将结果保存在两个新的列中:

代码语言:txt
复制
df['average'] = df['column_name'].agg(['mean', 'sum'])

这样就会在DataFrame中创建两个新的列,分别保存平均值和总和的结果。

Pandas是一个强大的数据处理和分析工具,适用于各种数据处理任务。它提供了丰富的功能和灵活的操作方式,可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

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