简单理解 .agg() 和 .apply() 方法在 groupby()方法中的运用

        在 .groupby() 后面，可以跟 .agg() 和 .apply() 参数。这两个参数的功能比较神奇，但用法却有点不一样。

1. 先构造一个DataFrame

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"年份":["2020","2019","2020","2020","2019","2019"],
                   "商品":["苹果", "西瓜", "荔枝", "龙眼", "菠萝", "菠萝"],
                   "销售额":[100,200,300,400,500,600]})
df

2. 观察 .agg()做出来的结果

df.groupby(["年份"]).agg(lambda x :print(x))

3. 用 .apply() 做出来的结果

df.groupby(["年份"]).apply(lambda x : print(x))

不难看出，.apply() 处理的对象是一个个的类如DataFrame的数据表，然而 .agg() 则每次只传入一列。

 

4.  再看下 .agg() 的其它用法

df.groupby(["年份"]).agg(["sum", "mean", "max", "min"])

 

小结：可见，.agg() 和 .apply() 用法值得好好琢磨。

来源：oschina

链接：https://my.oschina.net/u/3750423/blog/4777004