Python 中的agg()函數

由於以數據為中心的 Python 包的奇妙生態系統，Python 被認為是進行數據分析的最佳編程語言之一。Panda 就是 Python 中提供給我們的這樣的包之一，它使得數據的導入和分析變得非常容易。

在本教程中，我們將討論 panda 系列中給我們的 agg()函數，並將它與給我們的系列數據一起使用。

簡介:Pandas agg()函數

我們使用 Pandas 的 agg()函數來傳遞單個函數或函數列表，這些函數將應用於給定的數據序列，有時甚至單獨應用於數據序列的每個元素。在我們在 agg()函數中傳遞函數列表的情況下，它將返回多個結果。

句法

在這一節中，我們將研究在 agg()方法和函數的返回類型中必須使用的語法和參數。

seriesGiven.agg(function_name, axis = 0)

序列給定是程序中給我們的數據序列。

參數:

我們必須在 agg() 方法中提供以下參數。

• Function_name: 我們必須在 agg() 方法中提供一個函數、函數列表或字符串，該字符串包含要在數據序列上調用的函數的名稱作為參數。
• 軸:軸的工作方式類似於為數據系列的行定義索引。我們可以給 axis 等於 0，或者提供「索引」來對數據序列執行逐行操作。此外，我們可以在 axis 參數中給出 1 或「column」來對數據序列執行按列操作。

返回類型

agg()方法的返回類型不是固定的，它總是依賴於我們在 agg()方法中作為參數傳遞的函數的返回類型。

使用 agg()函數

到目前為止，我們已經了解了 Pandas 中提供給我們的 agg()函數的用法介紹和語法。為了了解和理解 agg()方法的工作原理，我們將在下面的例子中使用這個函數。

在 agg()方法中傳遞單個函數

在這個例子中，我們將通過 numpy 模塊創建一個隨機數組，然後我們將使用 Pandas 函數使它成為一個數據序列。之後，我們將使用 agg()函數並傳遞一個 lambda 函數，作為其內部的參數，因此它將為系列中給出的每個值添加 3。當我們將函數應用於數列時，我們通過 agg()函數得到的返回類型也是數列。現在，讓我們通過下面的例子來理解這個實現。

示例 1: 看看下面的 Python 程序:

# Importing panda module as pnd
import pandas as pnd 
# Importing numpy module as nmp in program
import numpy as nmp 
# Creating random array of 20 elements with numpy random
randomArray = nmp.random.randn(20) 
# Creating series from array of random elements
dataSeries = pnd.Series(randomArray) 
# Calling agg() method for data series
resultSeries = dataSeries.agg(lambda num : num + 3) # Lambda function as an argument 
# Displaying before and after operation results
print('Data series of elements before operation: \n', dataSeries, 
    '\n\n Data series of elements after operation: \n', resultSeries)

輸出:

Data series of elements before operation: 
 0    -0.510111
1    -0.732670
2    -0.451550
3    -0.435085
4     0.082848
5    -1.051242
6     0.203565
7    -1.014079
8    -0.232350
9    -0.325640
10    0.528320
11   -1.472293
12   -0.639487
13   -2.490666
14   -0.242837
15    0.854955
16    1.076247
17    1.491347
18   -1.767788
19   -0.205003
dtype: float64 

 Data series of elements after operation: 
 0     2.489889
1     2.267330
2     2.548450
3     2.564915
4     3.082848
5     1.948758
6     3.203565
7     1.985921
8     2.767650
9     2.674360
10    3.528320
11    1.527707
12    2.360513
13    0.509334
14    2.757163
15    3.854955
16    4.076247
17    4.491347
18    1.232212
19    2.794997
dtype: float64    

說明:

首先，我們在程序中引入了 Pandas 和 numpy 模塊來使用它的功能。

然後，我們用 numpy 模塊的 randn()函數創建了一個 20 個元素的數組。之後，我們使用 panda 模塊的 series()函數將數組變成系列形式。

然後，我們在該系列中使用了 agg()函數，並在其中傳遞了 lambda 函數作為參數。我們在 agg()方法中傳遞了一個參數，將該系列的每個值加 3。最後，我們在輸出中打印數據序列(在對其執行操作之前和之後)。

正如我們在輸出中看到的，在我們對序列執行操作後，3 被添加到序列的每個值中。

在 agg()方法中傳遞函數列表:

在本例中，在創建數據系列之後，我們將在 agg()函數中傳遞函數列表作為參數，而不是在其中傳遞單個函數參數。當我們在 agg()方法中傳遞一系列 Python 默認函數作為參數時，它會將多個結果返回到多個變量中。讓我們通過下面的例子來理解這個方法的實現。

示例 2: 看看下面的 Python 程序:

# Importing panda module as pnd
import pandas as pnd 
# Importing numpy module as nmp in program
import numpy as nmp 
# Creating random array of 20 elements with numpy random
randomArray = nmp.random.randn(20) 
# Creating series from array of random elements
dataSeries = pnd.Series(randomArray) 
# Creating a list having function names in it
functionList = [min, max, sorted] 
# Calling agg() method with list of functions 
seriesResult1, seriesResult2, seriesResult3 = dataSeries.agg(functionList)  
# Displaying elements of data series
print('Data Series before operation: \n', dataSeries) 
print('\nMinimum value in the data series = {}\n\nMaximum value in the data series = {},\
      \n\nSorted data series after operation:\n{}'.format(seriesResult1, seriesResult2, seriesResult3)) 

輸出:

 Data Series before operation: 
 0     1.324659
1    -1.632943
2    -0.451046
3    -0.119475
4    -1.476469
5     1.550481
6    -0.345283
7    -0.391220
8     1.183295
9     0.945834
10    0.426908
11   -1.373141
12   -1.360714
13    1.029160
14   -0.305868
15    0.520776
16    0.519891
17    0.581810
18   -0.200537
19    2.175055
dtype: float64
Minimum value in the data series = -1.6329428122607905
Maximum value in the data series = 2.175055294872539,      
Sorted data series after operation:
[-1.6329428122607905, -1.476468968840359, -1.3731412602339488, -1.3607141137838996, -0.45104603430414114, -0.3912204479169106, -0.34528253055365704, -0.3058683242351637, -0.20053665016862435, -0.1194753076622943, 0.4269084920204909, 0.519891496565306, 0.5207757216248261, 0.5818098237803292, 0.9458337130436504, 1.02915996695176, 1.1832945335240084, 1.324659481096391, 1.5504805147479754, 2.175055294872539]

說明:

在創建一個數據系列之後，正如我們在前面的例子中所做的，我們已經創建了一個列表，其中有多個函數的名稱。在這個例子中，我們沒有給出一個函數作為參數，而是在 agg()函數中傳遞了多個默認函數。在將這些函數作為參數傳遞之後，我們已經在輸出中打印了操作之前和操作之後的數據系列。

當我們查看輸出時，我們可以看到 agg()函數返回了多個結果。這是因為我們在其中傳遞了多個函數作為參數。max()、min()和 sorted()已返回到不同的變量中，即 seriesResult1、seriesResult2 和 seriesResult3。