如何在pydatatable中跨列应用聚合(sum、mean、max、min等)？

在pydatatable中，可以使用f.agg()函数来实现跨列应用聚合操作。该函数可以接受一个字典作为参数，字典的键表示要应用的聚合函数，而值则表示要应用聚合函数的列。

以下是一个示例代码，展示了如何在pydatatable中跨列应用聚合操作：

import datatable as dt
from datatable import f, by

# 创建一个包含示例数据的datatable
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = dt.Frame(data)

# 使用agg函数进行跨列应用聚合操作
result = df[:, {'Sum_A': f.A.sum(),
                'Mean_B': f.B.mean(),
                'Max_C': f.C.max(),
                'Min_A': f.A.min()}, by()]

# 打印结果
print(result)

运行以上代码，将会输出如下结果：

   | Sum_A  Mean_B  Max_C  Min_A
-- + -----  ------  -----  -----
 0 |    15     8.0     15      1

在这个示例中，我们使用了f.agg()函数来对datatable中的列进行聚合操作。通过传递一个字典作为参数，我们指定了要应用的聚合函数和要应用聚合函数的列。by()函数用于指定不进行分组，即对整个datatable进行聚合操作。

在结果中，我们得到了每个聚合函数的计算结果，包括Sum_A表示列A的总和，Mean_B表示列B的平均值，Max_C表示列C的最大值，Min_A表示列A的最小值。

需要注意的是，pydatatable是一个开源的Python库，用于高效处理大型数据集。它提供了类似于pandas的数据操作接口，但具有更高的性能和更低的内存消耗。pydatatable的官方文档中提供了更详细的介绍和示例，可以参考官方文档以获取更多信息。

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