Pandas，.agg('sum') vs .sum()

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具。在Pandas中，.agg('sum')和.sum()都是用于计算数据的总和，但它们在使用方式和功能上有一些区别。

.agg('sum')是DataFrame对象的一个方法，用于对数据进行聚合操作。它可以接受一个或多个聚合函数作为参数，并将这些函数应用于指定的列或整个数据集。例如，可以使用.agg('sum')计算每列数据的总和，返回一个包含每列总和的新DataFrame对象。

示例代码：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用.agg('sum')计算每列数据的总和
sum_df = df.agg('sum')
print(sum_df)

输出结果：

A    6
B    15
dtype: int64

.sum()是Series对象和DataFrame对象的一个方法，用于计算数据的总和。对于Series对象，.sum()将返回一个标量值，表示该Series中所有元素的总和。对于DataFrame对象，.sum()将默认按列计算每列数据的总和，并返回一个包含每列总和的Series对象。

示例代码：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用.sum()计算每列数据的总和
sum_df = df.sum()
print(sum_df)

输出结果：

A     6
B    15
dtype: int64

综上所述，.agg('sum')和.sum()都可以用于计算数据的总和，但.agg('sum')更适用于对数据进行聚合操作，可以同时应用多个聚合函数，而.sum()更适用于计算单个Series或DataFrame对象的总和。

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