在使用.agg()方法时如何传递参数？

在使用.agg()方法时，可以通过传递参数来指定对数据进行聚合计算的方式。参数可以是一个函数、一个函数列表或一个字典。

1. 函数参数：可以传递一个函数来进行聚合计算。该函数将应用于每个分组的数据。例如，使用numpy库的mean函数来计算每个分组的平均值：

df.agg(numpy.mean)

1. 函数列表参数：可以传递一个函数列表来进行多个聚合计算。每个函数将应用于每个分组的数据。例如，使用numpy库的mean和sum函数来计算每个分组的平均值和总和：

df.agg([numpy.mean, numpy.sum])

1. 字典参数：可以传递一个字典来指定不同的列应用不同的聚合计算方式。字典的键是列名，值是应用于该列的聚合函数。例如，使用numpy库的mean和sum函数来计算"column1"列的平均值和总和，使用pandas库的count函数来计算"column2"列的计数：

df.agg({'column1': [numpy.mean, numpy.sum], 'column2': pandas.count})

总之，通过传递参数，可以定制化地使用.agg()方法来进行灵活的聚合计算。