詳談pandas中agg函數(shù)和apply函數(shù)的區(qū)別
在利用python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析 這本書中其實(shí)沒有明確表明這兩個(gè)函數(shù)的卻別，而是說apply更一般化.
其實(shí)在這本書的第九章‘?dāng)?shù)組及運(yùn)算和轉(zhuǎn)換'點(diǎn)到了兩者的一點(diǎn)點(diǎn)區(qū)別：agg是用來聚合運(yùn)算的，所謂的聚合當(dāng)然是合成的成分比較大些，這一節(jié)開頭就點(diǎn)到了：聚合只不過是分組運(yùn)算的其中一種而已。它是數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的一個(gè)特例，也就是說，它接受能夠?qū)⒁痪S數(shù)組簡化為標(biāo)量值的函數(shù)。
當(dāng)然這兩個(gè)函數(shù)都是作用在groupby對象上的，也就是分完組的對象上的，分完組之后針對某一組，如果值是一維數(shù)組，在利用完特定的函數(shù)之后，能做到簡化的話，agg就能調(diào)用，反之，如果比如自定義的函數(shù)是排序，或者像是書中278頁所定義的top這一類的函數(shù)，當(dāng)然是agg所不能解決的，這時(shí)候用apply就可以解決。因?yàn)樗话慊淮嬖谑裁春喕?，什么一維數(shù)組，什么標(biāo)量值。
以上純屬個(gè)人見解，不喜勿噴。
這篇詳談pandas中agg函數(shù)和apply函數(shù)的區(qū)別就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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