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pandas.DataFrame.aggregate() 函数对一个 DataFrame 的列或行进行聚合。最常用的聚合函数是 min、max 和 sum。这些聚合函数的结果是减小 DataFrame 的大小。

pandas.DataFrame.aggregate() 语法

DataFrame.aggregate(func, axis, *args, **kwargs)

参数

返回值

该函数返回一个标量、Series 或 DataFrame。

• 如果用 Series.aggressive() 调用一个函数，它返回一个 scalar。
• 如果用 DataFrame.agg() 调用一个函数，它返回一个 Series。
• 如果多个函数被调用 DataFrame.agg()，它返回一个 DataFrame。

示例代码：Pandas DataFrame.aggregate()

DataFrame.agg() 是 DataFrame.aggregate() 的别名。因为简洁，我们最好使用别名。所以我们将在示例代码中使用 DataFrame.agg()。

import pandas as pd

dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95},
                    'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'},
                    'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}})
print(dataframe)

下面是 DataFrame 的示例。

   Attendance    Name Obtained Marks
0          60  Olivia            90
1         100    John            75
2          80   Laura            82
3          78     Ben            64
4          95   Kevin            45

我们先只用一个聚合函数来检查 DataFrame.agg() 函数。

import pandas as pd

dataframe = pd.DataFrame(
    {
        "Attendance": {0: 60, 1: 100, 2: 80, 3: 78, 4: 95},
        "Name": {0: "Olivia", 1: "John", 2: "Laura", 3: "Ben", 4: "Kevin"},
        "Obtained Marks": {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45},
    }
)

dataframe1 = dataframe.agg("sum")
print(dataframe1)

输出：

Attendance                            413
Name              OliviaJohnLauraBenKevin
Obtained Marks                        356
dtype: object

聚合函数 sum 被应用于各个列。

对于整数类型的列，它生成了和；对于字符串类型的列，它对字符串进行了连接。dtype: object 表示出了函数返回 Series。

示例代码：DataFrame.aggregate() 与多函数的关系

import pandas as pd

dataframe = pd.DataFrame(
    {
        "Attendance": {0: 60, 1: 100, 2: 80, 3: 78, 4: 95},
        "Name": {0: "Olivia", 1: "John", 2: "Laura", 3: "Ben", 4: "Kevin"},
        "Obtained Marks": {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45},
    }
)

dataframe1 = dataframe.agg(["sum", "min"])
print(dataframe1)

输出：

     Attendance                     Name  Obtained Marks
sum         413  OliviaJohnLauraBenKevin             356
min          60                      Ben              45

聚合函数 sum 和 min 应用于各个列。

对于整数类型的列，min 函数生成了最小值，对于字符串类型的列，它显示了最小长度的字符串。

示例代码：DataFrame.aggregate() 与指定列的聚合

import pandas as pd

dataframe = pd.DataFrame(
    {
        "Attendance": {0: 60, 1: 100, 2: 80, 3: 78, 4: 95},
        "Name": {0: "Olivia", 1: "John", 2: "Laura", 3: "Ben", 4: "Kevin"},
        "Obtained Marks": {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45},
    }
)

dataframe1 = dataframe.agg({"Obtained Marks": "sum"})
print(dataframe1)

输出：

Obtained Marks    356
dtype: int64

返回单列之和。dtype: int64 表明该函数返回了一个 Series。

我们也可以在一列上应用多个函数。

import pandas as pd

dataframe = pd.DataFrame(
    {
        "Attendance": {0: 60, 1: 100, 2: 80, 3: 78, 4: 95},
        "Name": {0: "Olivia", 1: "John", 2: "Laura", 3: "Ben", 4: "Kevin"},
        "Obtained Marks": {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45},
    }
)
dataframe1 = dataframe.agg({"Obtained Marks": ["sum", "max"]})
print(dataframe1)

输出：

     Obtained Marks
sum             356
max              90