Pandas agg应用具有多个参数的函数

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据处理和分析工具。其中的agg函数用于对数据进行聚合操作，并可以接受多个参数的函数。

agg函数的语法如下：

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

参数说明：

• func：用于聚合操作的函数，可以是内置函数、自定义函数或函数列表。
• axis：指定聚合操作的轴，0表示按列进行聚合，1表示按行进行聚合。
• args和*kwargs：可选的额外参数，用于传递给聚合函数。

agg函数的功能是对DataFrame或Series对象的数据进行聚合操作，返回一个新的DataFrame或Series对象。它可以接受多个参数的函数，这些函数可以是内置函数，也可以是自定义函数。

使用agg函数可以实现各种聚合操作，例如计算平均值、求和、最大值、最小值等。同时，agg函数还支持对不同列应用不同的聚合函数，可以通过传递一个字典来实现。

以下是一些常见的agg函数的应用场景和示例：

1. 计算平均值和总和：

df.agg(['mean', 'sum'])

这将计算DataFrame中每列的平均值和总和。

1. 对不同列应用不同的聚合函数：

df.agg({'column1': 'mean', 'column2': 'sum'})

这将对column1列应用平均值函数，对column2列应用总和函数。

1. 自定义聚合函数：

def custom_agg(x):
    return x.max() - x.min()

df.agg(custom_agg)

这将对DataFrame中的每列应用自定义的聚合函数，计算每列的最大值和最小值之差。

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