使用df.agg在我的数据框上运行函数

使用df.agg在数据框上运行函数是一种数据聚合操作，可以对数据框中的列应用自定义的聚合函数。df.agg函数接受一个字典作为参数，字典的键是要聚合的列名，值是要应用的聚合函数。

例如，假设我们有一个数据框df，包含两列"age"和"income"，我们想要计算这两列的平均值和总和，可以使用df.agg函数进行如下操作：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'age': [25, 30, 35, 40],
                   'income': [50000, 60000, 70000, 80000]})

result = df.agg({'age': ['mean', 'sum'], 'income': ['mean', 'sum']})

在上面的例子中，我们使用df.agg函数对"age"列和"income"列应用了两个聚合函数，分别是"mean"和"sum"。结果将返回一个新的数据框result，其中包含了计算得到的平均值和总和。

使用df.agg函数的优势是可以一次性对多个列应用多个聚合函数，简化了代码的编写和执行过程。

这种操作在数据分析和数据处理中非常常见，特别是在统计汇总和数据摘要的过程中。它可以帮助我们快速计算出数据的各种统计指标，从而更好地理解和分析数据。

在腾讯云的产品中，与数据处理和分析相关的产品有腾讯云数据仓库（TencentDB）、腾讯云数据湖（Tencent Cloud Data Lake）等。这些产品提供了强大的数据存储和处理能力，可以帮助用户高效地进行数据聚合和分析工作。

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