Pandas DataFrame DataFrame.aggregate() 함수

Minahil Noor 2023년1월30일 Pandas Pandas DataFrame
  1. pandas.DataFrame.aggregate() 구문
  2. 예제 코드: Pandas DataFrame.aggregate()
  3. 예제 코드: 여러 함수가있는DataFrame.aggregate()
  4. 예제 코드: 지정된 열이있는DataFrame.aggregate()
Pandas DataFrame DataFrame.aggregate() 함수

pandas.DataFrame.aggregate() 함수는DataFrame의 열 또는 행을 집계합니다. 일반적으로 사용되는 집계 함수는 min, max및 sum입니다. 이러한 집계 함수는DataFrame의 크기를 줄입니다.

pandas.DataFrame.aggregate() 구문

DataFrame.aggregate(func, axis, *args, **kwargs)

매개 변수
func 적용 할 집계 함수입니다. callable또는 callable목록, 문자열 또는 문자열 목록 또는 사전 일 수 있습니다.
axis 기본적으로 0입니다. 0 또는'index'이면 함수가 개별 열에 적용됩니다. 1 또는 'columns'이면 함수가 개별 행에 적용됩니다.
*args 위치 인수입니다.
**kwargs 키워드 인수입니다.

반환

이 함수는 스칼라, Series또는 DataFrame을 반환합니다.

  • Series.agg()로 단일 함수를 호출하면 스칼라를 반환합니다.
  • DataFrame.agg()로 단일 함수를 호출하면Series를 반환합니다.
  • DataFrame.agg()로 여러 함수를 호출하면DataFrame을 반환합니다.

예제 코드: Pandas DataFrame.aggregate()

DataFrame.agg()는DataFrame.aggregate()의 별칭입니다. 별칭을 사용하는 것이 좋습니다. 따라서 예제 코드에서는DataFrame.agg()를 사용할 것입니다.

import pandas as pd

dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95},
                    'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'},
                    'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}})
print(dataframe)

DataFrame의 예는 다음과 같습니다.

   Attendance    Name Obtained Marks
0          60  Olivia            90
1         100    John            75
2          80   Laura            82
3          78     Ben            64
4          95   Kevin            45

먼저 하나의 집계 함수 만 사용하여DataFrame.agg()함수를 확인합니다.

import pandas as pd

dataframe = pd.DataFrame(
    {
        "Attendance": {0: 60, 1: 100, 2: 80, 3: 78, 4: 95},
        "Name": {0: "Olivia", 1: "John", 2: "Laura", 3: "Ben", 4: "Kevin"},
        "Obtained Marks": {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45},
    }
)

dataframe1 = dataframe.agg("sum")
print(dataframe1)

출력:

Attendance                            413
Name              OliviaJohnLauraBenKevin
Obtained Marks                        356
dtype: object

집계 함수 sum이 개별 열에 적용됩니다.

정수형 열의 경우 합계를 생성했습니다. 자열유형 열의 경우 문자열을 연결했습니다. dtype: object는Series가 반환되었음을 나타냅니다.

예제 코드: 여러 함수가있는DataFrame.aggregate()

import pandas as pd

dataframe = pd.DataFrame(
    {
        "Attendance": {0: 60, 1: 100, 2: 80, 3: 78, 4: 95},
        "Name": {0: "Olivia", 1: "John", 2: "Laura", 3: "Ben", 4: "Kevin"},
        "Obtained Marks": {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45},
    }
)

dataframe1 = dataframe.agg(["sum", "min"])
print(dataframe1)

출력:

     Attendance                     Name  Obtained Marks
sum         413  OliviaJohnLauraBenKevin             356
min          60                      Ben              45

집계 함수 sum및 min이 개별 열에 적용됩니다.

정수유형 열의 경우 min함수가 최소값을 생성하고 문자열유형 열의 경우 최소 길이의 문자열을 표시합니다.

예제 코드: 지정된 열이있는DataFrame.aggregate()

import pandas as pd

dataframe = pd.DataFrame(
    {
        "Attendance": {0: 60, 1: 100, 2: 80, 3: 78, 4: 95},
        "Name": {0: "Olivia", 1: "John", 2: "Laura", 3: "Ben", 4: "Kevin"},
        "Obtained Marks": {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45},
    }
)

dataframe1 = dataframe.agg({"Obtained Marks": "sum"})
print(dataframe1)

출력:

Obtained Marks    356
dtype: int64

단일 열의 합계가 반환됩니다. dtype: int64는이 함수가Series를 반환했음을 나타냅니다.

단일 열에 여러 함수를 적용 할 수도 있습니다.

import pandas as pd

dataframe = pd.DataFrame(
    {
        "Attendance": {0: 60, 1: 100, 2: 80, 3: 78, 4: 95},
        "Name": {0: "Olivia", 1: "John", 2: "Laura", 3: "Ben", 4: "Kevin"},
        "Obtained Marks": {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45},
    }
)
dataframe1 = dataframe.agg({"Obtained Marks": ["sum", "max"]})
print(dataframe1)

출력:

     Obtained Marks
sum             356
max              90
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