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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