pandas:不是将函数应用于df，而是从函数中获取列表形式的结果

pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化。

在pandas中，通常我们会使用apply函数将一个自定义函数应用于DataFrame中的每一行或每一列，从而得到一个新的Series或DataFrame。但是，与apply函数不同，pandas中的另一个函数agg可以从函数中获取列表形式的结果。

具体来说，agg函数可以接受一个函数或函数列表作为参数，并将这些函数应用于DataFrame的每一列，然后将结果以列表的形式返回。这个列表中的每个元素对应于每一列应用函数后的结果。

使用agg函数的优势在于可以一次性对多个列应用多个函数，并且可以方便地对结果进行处理和分析。例如，可以使用agg函数计算每一列的平均值、最大值、最小值等统计指标，并将结果保存在一个列表中，方便后续的数据分析和可视化。

下面是一个示例代码，演示了如何使用agg函数从函数中获取列表形式的结果：

import pandas as pd

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

# 定义一个函数，返回每列的平均值和最大值
def get_stats(column):
    return [column.mean(), column.max()]

# 使用agg函数获取每列的平均值和最大值
result = df.agg(get_stats)

print(result)

运行以上代码，输出结果如下：

A     [3.0, 5]
B    [7.0, 10]
C    [13.0, 15]
dtype: object

可以看到，agg函数返回了一个Series，其中每个元素都是一个列表，分别表示每列的平均值和最大值。

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