详解Pandas聚合函数agg

Pandas的agg函数是一个非常实用的工具，它允许你对DataFrame或Series进行各种聚合操作。聚合函数通常用于处理数据集中的一组值，并返回单个值。例如，你可以使用agg函数来计算平均值、计数、求和等。
一、基本用法
agg函数的基本语法如下：

DataFrame.agg(func, axis=0)

其中，func是一个函数或一个函数列表，axis参数指定沿着哪个轴进行聚合。默认情况下，axis=0表示沿着行轴进行聚合。
以下是一个简单的示例，展示如何使用agg函数计算DataFrame中每个类别的平均值：

import pandas as pd
# 创建一个简单的DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用agg函数计算平均值
avg = df.agg(np.mean)
print(avg)

输出：

A    2.5
B    6.5
dtype: float64

二、自定义聚合函数
除了内置的聚合函数（如np.mean），你还可以使用自定义的聚合函数。自定义函数应该接受一个或多个参数，并返回一个值。以下是一个示例，展示如何使用自定义函数计算DataFrame中每个类别的最大值和最小值：

import numpy as np
# 自定义聚合函数，返回最大值和最小值
def min_max(x):
return {'min': np.min(x), 'max': np.max(x)}
# 使用agg函数和自定义聚合函数计算最大值和最小值
result = df.agg(min_max)
print(result)

输出：

min  max
A    1.0    4.0
B    5.0    8.0

三、多个聚合函数的应用
你还可以在agg函数中应用多个聚合函数。只需将它们作为列表传递给agg函数即可。以下是一个示例，展示如何同时计算DataFrame中每个类别的平均值和计数：

# 计算平均值和计数
result = df.agg([np.mean, np.count_nonzero])
print(result)

输出：
```go
mean count
A 2.5 4 3.0 2 NaN NaN NaN NaN 4 4.0 3 2.5 2 NaN NaN NaN NaN 3 2.5 3 2.5 3 NaN NaN NaN NaN 3 3.0 4 3.0 4 NaN NaN NaN NaN 3 3.0 4 3.0 4 NaN NaN NaN NaN 4 3.0 4 3.0 4 NaN NaN NaN NaN 4 3.0 4 3.0 4 NaN NaN NaN NaN 4 3.0 4 3.0 4 NaN NaN NaN NaN 4 3.0 4 3.0 4 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1