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:
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:
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min
和max
函数,对于Salary
列,我们应用了mean
和sum
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。
对于这个问题,腾讯云没有特定的产品或链接地址与之相关。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云