2025年agg聚合函数（2025年聚合函数avg能求数值型数据的平均）

pandas分组求和两种方法的比较

Pandas分组求和的两种方法——sum函数和agg聚合函数的比较如下：操作结果：sum函数：直接使用sum函数进行分组求和时，你会得到一个包含索引和列名的DataFrame，展示了每种分组的总数量。

使用groupby（）方法进行分组。使用聚合函数（如sum（）、mean（）等）进行计算。合并操作 使用merge（）、concat（）等方法合并数据。对比操作 使用compare（）方法比较两个DataFrame的差异。数据透视 使用pivot（）、pivot_table（）方法创建数据透视表。转置、归一化、标准化 使用T属性进行转置。

按行/列名取数按单列名取数：使用df[列名]的方式可以选取单列数据。示例：df[a] 会返回包含a列数据的Series。按多列名取数：使用df[[列名1， 列名2]]的方式可以选取多列数据。示例：df[[a， b]] 会返回包含a和b两列数据的DataFrame。

对ID进行分组之后再对分数应用rank函数，分数相同的情况会赋予相同的排名，然后取出排名为1的数据。介绍两种高效地组内排序的方法。用这种方式转换第三列会出错，因为这列里包含一个代表 0 的下划线，pandas 无法自动判断这个下划线。

数据透视表可以随时随地进行数据源的更改，数据源变更后进行简单的更新就可反映到数据报表中，有两种方式，第一种是数据透视表刷新：如果数据源中的数值进行了更新，刷新即可。如果是数据源的结构或布局变更了，这时就采用更改数据源的方式。

pandas中DataFrame的values属性、数据聚合之agg方法

pandas中DataFrame的values属性和数据聚合之agg方法的作用如下：values属性： 定义：values属性代表一个二维NumPy数组，存储了DataFrame中的所有数值数据。 作用：它提供了DataFrame内部数据的直接访问方式，允许用户将DataFrame中的数据作为NumPy数组进行操作和处理。

值得注意的是，values属性包含的就是这个DataFrame的全部数值。数据聚合之agg方法是pandas库中的一个重要工具，用于定义自定义聚合函数。当官方函数库中没有提供所需的计算方法时，agg方法便显得尤为重要。比如我们希望计算数据的极差，尽管没有内置极差函数，但agg方法允许我们自定义函数。

agg是Pandas库中DataFrame对象的聚合方法，其核心解释如下：基本功能：agg是DataFrame对象进行数据聚合的基石，能够快速汇总和处理数据。核心参数：func：可以是单个函数，也可以是多个函数的列表或字典。单个函数用于返回标量或Series结果；函数列表或字典用于返回DataFrame结果。

Pandas中的agg函数是aggregate的简写，用于数据的汇总和聚合操作。功能概述：agg函数能对Series、DataFrame以及groupby后的结果进行灵活的操作，实现数据的汇总和聚合。参数形式：对于Series：可以直接传入一个聚合函数名，如data[salary].agg，计算薪资的最小值。

pandas-8-详解agg函数

1、Agg函数是Pandas库中的一个重要工具，用于对数据进行聚合操作。以下是Agg函数的详细解释： 基本功能： 聚合操作：在统计学中，聚合指的是对一组数据进行汇总或计算。Agg函数允许用户灵活执行多种统计操作，包括但不限于求和、平均值、最大值、最小值等。

2、agg函数在Pandas库中扮演着关键角色，专门用于数据聚合操作。其全称“aggregate”，在统计学领域，指的是对一组数据进行汇总或计算。借助agg函数，用户能灵活执行多种统计任务，如求和、平均值、最大值、最小值等。

3、Agg函数是Pandas库中的一个重要工具，专用于对数据进行聚合操作。在统计学中，聚合指的是对一组数据进行汇总或计算。通过Agg函数，我们可以灵活执行多种统计操作，包括求和、平均值、最大值、最小值等。Agg函数的基本语法在Pandas文档中详细列出，允许用户对数据集的特定列应用不同的聚合函数。