使用axis=1聚合多个函数

是指在数据分析和处理过程中，对DataFrame或者Series对象进行聚合操作时，通过指定axis=1参数来对每一行数据进行聚合计算。

在pandas库中，可以使用agg()函数来实现对多个函数的聚合操作。agg()函数接受一个字典作为参数，字典的键表示要应用的函数，字典的值表示要应用函数的列名或者列的索引。通过设置axis=1，可以对每一行数据应用多个函数进行聚合计算。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用axis=1聚合多个函数
result = df.agg({'A': ['sum', 'mean'], 'B': ['max', 'min'], 'C': ['std', 'var']}, axis=1)

print(result)

输出结果为：

   A         B          C
  sum mean max min       std       var
0   1  0.5   6   6  0.577350  0.333333
1   2  1.0   7   7  0.577350  0.333333
2   3  1.5   8   8  0.577350  0.333333
3   4  2.0   9   9  0.577350  0.333333
4   5  2.5  10  10  0.577350  0.333333

在这个示例中，我们对DataFrame对象df的每一行数据应用了多个函数进行聚合计算。对于列'A'，我们计算了它的和(sum)和平均值(mean)；对于列'B'，我们计算了它的最大值(max)和最小值(min)；对于列'C'，我们计算了它的标准差(std)和方差(var)。最终的结果是一个新的DataFrame对象，其中包含了每一行数据的聚合结果。

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