将自定义函数传递给pandas .agg()

在pandas中，.agg()函数用于对数据进行聚合操作。它可以接受一个自定义函数作为参数，以便对数据进行自定义的聚合计算。

自定义函数可以是一个已定义的函数，也可以是一个匿名函数。它可以应用于一个或多个列，并返回一个标量值或一个Series。

使用自定义函数传递给.pandas .agg()的一般步骤如下：

1. 定义自定义函数，该函数接受一个Series作为输入，并返回一个标量值或一个Series。
2. 使用.agg()函数调用自定义函数。可以通过将自定义函数作为参数传递给.agg()函数来实现。
3. 指定要应用自定义函数的列。可以通过在.agg()函数中使用字典或列表来指定要应用自定义函数的列。

以下是一个示例，演示如何将自定义函数传递给.pandas .agg()函数：

import pandas as pd

# 定义自定义函数
def custom_function(series):
    return series.max() - series.min()

# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用自定义函数传递给.agg()函数
result = df.agg(custom_function)

print(result)

输出结果为：

A    4
B    4
C    4
dtype: int64

在这个例子中，自定义函数custom_function计算了每列的最大值和最小值之间的差值。通过将自定义函数传递给.agg()函数，我们可以对DataFrame的每列应用这个自定义函数，得到每列的差值。

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