Agregue usando una o más operaciones sobre el eje especificado.
- Parámetros
-
- func : función, str, list o dict
-
Función que se utilizará para agregar los datos. Si es una función, debe funcionar cuando se pasa un DataFrame o cuando se pasa a DataFrame.apply.
Las combinaciones aceptadas son:
-
función
-
string nombre de la función
-
lista de funciones y / o nombres de funciones, p. ej. [np.sum,'mean']
-
dictado de etiquetas de eje -> funciones, nombres de funciones o lista de los mismos.
- * argumentos
-
Argumentos posicionales para pasar func.
- ** kwargs
-
Argumentos de palabras clave para pasar func.
- Devoluciones
-
- escalar, serie o DataFrame
-
La devolución puede ser:
-
escalar: cuando se llama a Series.agg con una sola función
-
Serie: cuando se llama a DataFrame.agg con una sola función
-
DataFrame: cuando se llama a DataFrame.agg con varias funciones
Devuelve escalar, serie o DataFrame.
Ver también
DataFrame.groupby.aggregate-
Agregado usando invocable, string, dict o lista de string/ callables.
DataFrame.resample.transform-
Transforma la Serie en cada grupo según la función dada.
DataFrame.aggregate-
Agregue usando una o más operaciones sobre el eje especificado.
Notas
agg es un alias para agregar. Usa el alias.
Una función definida por el usuario aprobada se pasará a una serie para su evaluación.
Ejemplos de
>>> s = pd.Series([1,2,3,4,5],
index=pd.date_range('20130101', periods=5,freq='s'))2013-01-0100:00:0012013-01-0100:00:0122013-01-0100:00:0232013-01-0100:00:0342013-01-0100:00:045
Freq: S, dtype: int64
>>> r = s.resample('2s')
DatetimeIndexResampler [freq=<2* Seconds>, axis=0, closed=left,
label=left, convention=start]
>>> r.agg(np.sum)2013-01-0100:00:0032013-01-0100:00:0272013-01-0100:00:045
Freq: 2S, dtype: int64
>>> r.agg(['sum','mean','max'])sum mean max2013-01-0100:00:0031.522013-01-0100:00:0273.542013-01-0100:00:0455.05
>>> r.agg('result':lambda x: x.mean()/ x.std(),'total': np.sum)
total result
2013-01-0100:00:0032.1213202013-01-0100:00:0274.9497472013-01-0100:00:045 NaN
