来源：AI入门学习
作者：小伍哥
利用agg()函数可以进行更灵活的聚合操作
Pandas中的的agg()函数为aggregate的缩写，总数、合计、聚合的意思，是一个功能非常强大的函数，在Pandas中可以利用agg()对Series、DataFrame以及groupby()后的结果进行聚合操作。
该函数传入的参数为字典，键为变量名，值为对应的聚合函数字符串，譬如
{'value1':['sum','max'], 'value2':['median','max','min]}
就代表对数据框中的value1列进行求和、最大值操作，对value2列进行中位数、最大值、最小值操作。
下面用几个简单的例子演示其具体使用方式，先构建一个基础的数据，用于下面的实验。
data = pd.DataFrame({"company":['百度', '阿里', '百度', '阿里', '百度', '腾讯', '腾讯', '阿里', '腾讯', '阿里'],'level': ['P7', 'P7', 'P8', 'P5', 'P8', 'P7', 'P8', 'P7', 'P5', 'P6'],"salary":[43000, 24000, 40000, 39000, 8000, 47000, 25000, 16000, 21000, 38000],"age":[25, 34, 49, 42, 28, 23, 45, 21, 34, 29]})
1、聚合Series
在对Series进行聚合时，因为只有1列，所以可以不使用字典的形式传递参数，直接传入函数名列表即可：
只计算工资列的最小值
data['salary'].agg('min')8000
求工资列列的最小值、最大值以及中位数
data['salary'].agg(['min','max','median'])min 8000.0max 47000.0median 31500.0Name: salary, dtype: float642、聚合数据框
对数据框进行聚合时因为有多列，所以要使用字典的方式传入聚合方案：
data.agg({'level': ['max','min'], 'salary': ['mean','std']}) level salarymax P8 NaNmin P5 NaNmean NaN 30100.000000std NaN 13016.655997
值得注意的是，因为上例中对于不同变量的聚合方案不统一，所以会出现NaN的情况。
3、聚合groupby()结果求每个公司-每个层级工资的最大值、最小值、中位数
data.groupby(['company','level']).agg({'salary':['min','max','median']})salary min max mediancompany level 百度 P7 43000 43000 43000P8 8000 40000 24000腾讯 P5 21000 21000 21000P7 47000 47000 47000P8 25000 25000 25000阿里 P5 39000 39000 39000P6 38000 38000 38000P7 16000 24000 20000data.groupby(['company','level']).agg({'salary':['min','max','median']}).reset_index(drop=False)company level salary min max median0 百度 P7 43000 43000 430001 百度 P8 8000 40000 240002 腾讯 P5 21000 21000 210003 腾讯 P7 47000 47000 470004 腾讯 P8 25000 25000 250005 阿里 P5 39000 39000 390006 阿里 P6 38000 38000 380007 阿里 P7 16000 24000 20000
可以注意到虽然我们使用reset_index()将索引列还原回变量，而在pandas 0.25.0以及之后的版本中，可以使用pd.NamedAgg()来为聚合后的每一列赋予新的名字：
data.groupby(['company','level']).agg(min_salary = pd.NamedAgg(column='salary', aggfunc='min'),max_salary = pd.NamedAgg(column='salary', aggfunc='max'),median = pd.NamedAgg(column='salary', aggfunc='median')).reset_index(drop=False)company level min_salary max_salary median0 百度 P7 43000 43000 430001 百度 P8 8000 40000 240002 腾讯 P5 21000 21000 210003 腾讯 P7 47000 47000 470004 腾讯 P8 25000 25000 250005 阿里 P5 39000 39000 390006 阿里 P6 38000 38000 380007 阿里 P7 16000 24000 2000
