都知道python可以做数据分析/统计，我们经常会用到聚合函数，但是对于很多新手来说，对这个函数的理解还不是很透彻，所有今天的这篇文章有关于“什么是agg函数？python pandas中的agg函数用法”，下面跟着我一起来了解一下吧！
文章插图
Pandans中的agg函数通常跟groupby函数一起使用,可以对数据进行一些聚合的操作，比如求和、求最大值最小值等等 。下面举个例子向大家说明：
df = pd.read_excel(r"E:/HH/H1.xlsx")dfa b cbob 18 46millor 20 22bob 30 99bob 40 23【什么是agg函数？python pandas中的agg函数用法】先在E盘打开一个excel表，并将它的数据读出来 。
1、获取a分组后b列的最大值
df.groupby(by='a').agg({'b':'max'}) 运行结果：
a b bob 40millor 30在a列中我们发现有三个“bob”,这里是通过groupby和agg函数一起对a例进行分组，分为“bob”和“millor”两组，再从这两组中对b列进行操作，找出b列中这两组最大的数据 。
2、获取按a分组后a列的最大值和最小值
df.groupby(by='a').agg({'b':['max','min']}) B max mina bob 40 18millor 20 20这里是通过groupby和agg函数一起对a例进行分组，再从这两组中对b列进行操作,找出b列中的最大值和最小值 。
3、获取按a分组后b列的最大值和最小值以及c列的最大值
df.groupby(by='a').agg({'b':['max','min'], 'c':'min'}) b c max min mina bob 40 18 23millor 20 20 23通过groupby和agg函数对excel表中的数据进行操作首先先对a列进行分组操作，再从a列数据中，对b列、c列同时进行操作,找出b列中的最大值和最小值以及c列中的最小值 。
4、默认是以函数名称命名的，可以修改
agg函数中，默认的名称是用函数命名，但是我们可以对函数的名称进行修改，比如以下代码：
df.groupby(by='a').agg(b_min=pd.NamedAgg(column='b', aggfunc='min'),b_max=pd.NamedAgg(column='b', aggfunc='max')) b_min b_maxa bob 18 40millor 20 20上述代码中是简单的对一个函数名进行修改，我们发现之前的“b”,现在已经改了变成了我们设定的“b_min”、“ b_max”，对其他列也可以进行相同的操作，可以动手试试哦 。
以上就是关于“什么是agg函数？python pandas中的agg函数用法”的简单介绍，赶紧动手试试吧，以便于加深理解 。
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