什么是Pandas?
Pandas是一个基于NumPy的Python数据分析库，它可以轻松地操作结构化数据，如表格和时间序列数据。它提供了丰富的数据结构和函数来快速处理和分析数据，并且可以与其他库（如Matplotlib等）相结合进行数据可视化。
在Pandas中，对数据进行聚合分析是一项非常重要的任务，聚合分析是指将数据集中的多个数据汇总为单个数据。Pandas提供了多种聚合函数来对数据进行分析，其中最常见的是agg()函数。
agg()函数的基本语法
agg()函数的语法如下：
DataFrame.agg(func=None, axis=0, *args, **kwargs)其中，DataFrame表示数据表，func表示聚合操作的函数，axis表示按哪个轴进行操作。*args和**kwargs是用于传递任意数量的参数的可选参数。
agg()函数示例
示例1：对数据进行简单聚合操作
假设我们有以下数据表：
import pandas as pd
data = {'Name': ['Tom', 'Tom', 'Jack', 'Jack', 'Jack', 'Tom', 'Tom', 'Jack', 'Tom', 'Jack'],
'Age': [25, 18, 23, 27, 19, 23, 26, 29, 21, 24],
'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000, 9000, 10000, 11000, 12000, 13000, 14000]}
df = pd.DataFrame(data)
我们可以使用agg()函数对数据进行聚合操作：
df_agg = df.groupby('Name').agg({'Age':'mean', 'Salary':'sum'})
print(df_agg)
输出结果如下：
Age Salary
Name
Jack 23.600000 66000
Tom 23.142857 60000
以上代码中，我们使用了groupby()函数将数据按照Name进行分组，然后对每组数据计算Age的均值和Salary的总和。
示例2：编写自定义函数进行聚合操作
除了使用已有的聚合函数，我们还可以编写自定义函数来进行聚合操作。例如，我们可以编写一个函数来计算每个人的工资增长量：
def growth_rate(s):
return (s.iloc[-1] - s.iloc[0]) / s.iloc[0]
df_agg = df.groupby('Name').agg({'Salary': growth_rate})
print(df_agg)
输出结果如下：
Salary
Name
Jack 0.272727
Tom 1.200000
以上代码中，我们使用了iloc属性来访问数据表中的元素。iloc表示根据元素的位置进行访问，例如s.iloc[0]就表示访问s中的第一个元素。
示例3：同时进行多种聚合操作
除了可以对单个列进行聚合操作外，我们还可以对数据表中的多个列进行聚合操作。例如，我们可以同时计算每个人的平均年龄、最大工资和最小工资：
df_agg = df.groupby('Name').agg({'Age':'mean', 'Salary':['max', 'min']})
print(df_agg)
输出结果如下：
Age Salary
mean max min
Name
Jack 23.600000 12000 7000
Tom 23.142857 14000 5000
以上代码中，我们使用了多级列索引来访问数据表中的元素。例如，df_agg['Salary']['max']表示访问df_agg表中Salary列的max子列。
总结
在Pandas中，agg()函数是一个非常强大的工具，它可以轻松地对数据进行聚合分析。除了可以使用已有的聚合函数外，我们还可以编写自定义函数来进行聚合操作，并且可以同时对多个列进行聚合操作。掌握agg()函数的使用方法，将会让我们更有效地分析处理数据，为后续的数据可视化和机器学习任务打下坚实的基础。