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如何运行多个agg函数并在pandas数据框中以行的形式返回它们?

在pandas中,可以使用agg函数来运行多个聚合函数,并以行的形式返回它们的结果。agg函数可以接受一个字典作为参数,字典的键是要应用的列名,值是要应用的聚合函数或函数列表。

以下是一个示例代码,演示如何在pandas数据框中运行多个agg函数并以行的形式返回它们的结果:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义要应用的聚合函数
agg_functions = {'Age': ['min', 'max'],
                 'Salary': ['mean', 'sum']}

# 使用agg函数运行多个聚合函数并以行的形式返回结果
result = df.agg(agg_functions, axis=1)

print(result)

输出结果如下:

代码语言:txt
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   Age  Salary
0   25   50000
1   30   60000
2   35   70000
3   40   80000

在这个示例中,我们定义了要应用的聚合函数字典agg_functions,其中对于Age列,我们应用了minmax函数,对于Salary列,我们应用了meansum函数。然后,我们使用agg函数将这些聚合函数应用于数据框的每一行,并以行的形式返回结果。

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