1. 函数功能

沿着指定轴使用一个或多个操作进行聚合。
DataFrame.agg与DataFram.aggregate()一样

返回值：

1. 当对Series运用单个函数聚合，返回一个标量；
2. 当对DataFrame运用单个函数聚合，返回一个Series;
3. 当对DataFrame、Series运用多个函数聚合，返回一个DataFrame

2. 函数语法

DataFrame.agg(func=None, axis=0, *args, **kwargs)

3. 函数参数

3.1 对DataFrame运用单个函数聚合

data = pd.DataFrame({'key1': ['a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'a'],
                     'key2': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
                     'data1': np.random.randn(8),
                     'data2': np.random.randn(8)})
print(data[['data1', 'data2']].agg('mean'))
print(type(data[['data1', 'data2']].agg('mean')))

3.2 对DataFrame运用多个函数聚合

print(data[['data1', 'data2']].agg(['mean','sum']))
print(type(data[['data1', 'data2']].agg(['mean','sum'])))

3.3 对Series运用多个函数聚合

print(data['data1'].agg(['mean','sum']))
print(type(data['data1'].agg(['mean','sum'])))

3.4 对Series运用单个函数聚合

print(data['data1'].agg('sum'))
print(type(data['data1'].agg('sum')))

3.5 对不同的列运用不同的聚合函数

print(data.agg({'data1':'sum','data2':'count'}))

print(data.agg({'data1':['sum','max'],'data2':'count'}))