SQL中求字段的最大值、中位数、计数等，经常会用到如下形式的查询语句：

select 
colE, 
max(colA) as A1, min(colA) as A2, median(colA) as A3, sum(colA) as A4, 
count(distinct colC) as C1, count(colC) as C2,
count(case when colC = 0 then 1 end) as C3
from tableT
group by colE;

在pandas中可以利用聚合函数agg()来实现上述语句。

一、agg函数解释

agg是aggregate的别名。

DataFrame.agg(func=None, axis=0, *args, **kwargs)

• func：用于聚合数据的函数，函数必须在DataFrame和apply函数中均可用；输入可以是函数名称、函数名称的字符串、函数组成的列表、或轴标签字典。
• axis：取值为0或’index’（函数作用于每列），1或’columns’（函数作用于每行），默认为0。
• *args：传递函数的位置参数。
• *kwargs：传递关键字的位置参数。

返回值：scalar，Series 或 DataFrame

• scalar：当在 Series.agg() 中使用单个函数时；
• Series：当在 DataFrame.agg() 中使用单个函数时；
• DataFrame：当在 DataFrame.agg() 中使用多个函数时

二、agg使用举例

数据如下：

import numpy as np
import pandas as pd
data = [['AA',1,2],['BB',-3,12],['CC',0,6],['DD',7,9],['BB',3,5],['CC',4,9]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['NAME','VAL1','VAL2'])

## 结果
  NAME  VAL1  VAL2
0   AA     1     2
1   BB    -3    12
2   CC     0     6
3   DD     7     9
4   BB     3     5
5   CC     4     9

1、agg({‘column_nam’: func}) 的形式

df.agg({'VAL1':[np.max, np.min, pd.Series.nunique], 'VAL2':[np.max, np.min, np.mean]})

## 结果 ##
         VAL1       VAL2
amax      7.0  12.000000
amin     -3.0   2.000000
mean      NaN   7.166667
nunique   6.0        NaN

2、df['column_name].agg({func}) 的形式

# 最大值，最小值，均值，求和，中位数，不同值的个数
df.groupby('NAME')[['VAL1','VAL2']].agg({np.max, np.min, np.mean, np.sum, np.median, pd.Series.nunique})

## 结果 ##
       VAL1                              VAL2                           
     median nunique amax mean amin sum median nunique amax mean amin sum
NAME                                                                    
AA        1       1    1    1    1   1    2.0       1    2  2.0    2   2
BB        0       2    3    0   -3   0    8.5       2   12  8.5    5  17
CC        2       2    4    2    0   4    7.5       2    9  7.5    6  15
DD        7       1    7    7    7   7    9.0       1    9  9.0    9   9

3、自定义函数 lambda 形式

# 最小值
v2 = lambda x: x.min()
v2.__name__ = 'va'
df.agg({'VAL1':[np.max, np.min, v2], 'VAL2':[np.mean, v2, np.max, np.min]})

## 结果 ##
      VAL1       VAL2
amax   7.0  12.000000
amin  -3.0   2.000000
mean   NaN   7.166667
va    -3.0   2.000000

## 注意：若不设置函数的名称 v2.__name__，最后显示的结果为 <lambda>
          VAL1       VAL2
<lambda>  -3.0   2.000000
amax       7.0  12.000000
amin      -3.0   2.000000
mean       NaN   7.166667

参考资料

1. pandas.DataFrame.agg - pandas API Reference
2. python处理数据的风骚操作[pandas 之 groupby&agg]