Python|熊猫系列.agg()

Python是一种用于进行数据分析的出色语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。 Pandas就是其中之一，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas Series.agg()用于传递要分别应用于系列甚至系列的每个元素的函数或函数列表。在函数列表的情况下， agg()方法返回多个结果。

Syntax: Series.agg(func, axis=0)

Parameters:
func: Function, list of function or string of function name to be called on Series.
axis:0 or ‘index’ for row wise operation and 1 or ‘columns’ for column wise operation.

Return Type: The return type depends on return type of function passed as parameter.

示例 #1：
在这个例子中，传递了一个 lambda函数，它简单地将 2 加到系列的每个值上。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来生成 10 个元素的随机序列。

# 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，该函数应用于每个值，并将 2 添加到系列的每个值。

示例 #2：传递函数列表

在此示例中，传递了一些 Python 的默认函数的列表，并且agg()方法将多个结果返回到多个变量中。

# 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，返回了多个结果。 Min、Max 和 Sorted 数组分别返回到不同的变量 result1、result2、result3。