Python | 熊猫 Series.aggregate()

简介

pandas是一个流行的数据处理和分析库，它是基于NumPy的，可以处理和操作包含多种类型数据和标签的表格数据结构。pandas的Series对象是一维数组，每个元素都带有一个标签，能够方便地处理基于标签的数据。

Series.aggregate()是pandas的Series对象的方法之一，它能够应用多个函数，对序列中的数据进行聚合操作并返回新的Series对象。

语法

Series.aggregate(func=None, *args, **kwargs)

参数

• func（函数或字符串）：用于聚合操作的函数，也可以是定义在字符串中的函数名。
• arg（位置参数）：作为聚合函数的关键字参数。
• **kwargs（关键字参数）：作为聚合函数的关键字参数。

返回值

返回的新Series对象。

示例

下面是一个简单的示例，我们将通过一个自定义的函数计算数据集的均值、最大值、加权平均值和总和：

import pandas as pd

data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

# 自定义计算函数
def agg_func(x):
    return pd.Series({
        'mean': x.mean(),
        'max': x.max(),
        'weighted_mean': (x * [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9]).sum() / x.sum(),
        'sum': x.sum()
    })

# 聚合操作
result = data.aggregate(agg_func)

print(result)

输出：

mean             5.0
max              9.0
weighted_mean    5.5
sum             45.0
dtype: float64

上述示例中，我们创建了一个包含9个元素的pandas.Series对象。然后定义了一个自定义计算函数agg_func，在其中用Series对象返回了数据集的均值、最大值、加权平均值和总和。最后通过调用Series的aggregate()方法并传入agg_func函数，对数据进行聚合操作，将结果赋值给了新的Series对象result。

总结

通过阅读本文，您应该对pandas库Series的aggregate()方法有了基本的了解，它提供了一种简单而强大的方法，能够应用多个函数，进行聚合操作，并返回新的Series对象。在实际应用中，您可以根据需要，自定义聚合函数，灵活地处理和分析数据。