Agrégations multiples avec agg
Des fonctions différentes selon les colonnes
Agrégations multiples avec agg est une leçon Data Science Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 2 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage Data Science Academy, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours Data Science Academy comprend 4 leçons au total.
Certaines parties de cette leçon n'ont pas encore été traduites et s'affichent en anglais.
Why One Number Is Not Enough
A single mean hides a lot. With agg you can request several summaries at once and see the fuller picture.
Meet agg
The agg method takes a list of functions and runs every one of them on each group in a single pass.
df.groupby("city")["sales"].agg(["mean", "max"])A List of Function Names
Pass plain strings like "sum" or "min", and pandas maps each to its built-in aggregation for you.
g.agg(["sum", "min", "max"])Each Function Becomes a Column
With a list of functions, the result gains one column per function, neatly side by side for comparison.
Different Functions Per Column
Pass a dictionary to apply different aggregations to different columns in the very same call.
df.groupby("city").agg({"sales": "sum", "age": "mean"})Name Your Output Columns
Named aggregation lets you label results clearly, so you never guess what each output column means.
g.agg(total=("sales", "sum"))Use Your Own Function
Any function returning one value works, so a custom lambda can compute a range or anything you like.
g.agg(lambda s: s.max() - s.min())Mixing Built-ins and Custom
Inside one list you can blend string names with your own callables; pandas applies each to every group.
g.agg(["mean", lambda s: s.std()])Aggregating Many Columns at Once
Skip selecting a column and agg runs across every numeric column, giving a wide summary table.
df.groupby("city").agg("mean")Reset the Index to Flatten
Call reset_index afterward to turn the group keys back into normal columns for easy charting or merging.
result.reset_index()Read the Result Carefully
When functions and columns multiply, you get a MultiIndex on columns; read it as (column, function) pairs.
Quick Check
You want sum on one column and mean on another. What do you pass to agg?
Recap: agg Is Your Swiss Knife
You can now stack many summaries, mix built-ins with custom functions, and name outputs, all through one flexible agg call. 🛠️
Questions Fréquemment Posées
La leçon « Agrégations multiples avec agg » est-elle gratuite ?
Oui — le texte complet de « Agrégations multiples avec agg » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours Data Science Academy, passe à CoddyKit PRO. Le cours Data Science Academy comprend 4 leçons au total.
Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Agrégations multiples avec agg » ?
Des fonctions différentes selon les colonnes Tu pratiques Data Science Academy avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.
Dois-je avoir de l'expérience pour commencer Data Science Academy ?
Aucune expérience préalable n'est requise. Data Science Academy sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 2 sur 4.
Combien de temps prend la leçon « Agrégations multiples avec agg » ?
La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.
Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon Data Science Academy ?
Oui. Chaque leçon Data Science Academy inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.
Toutes les leçons de ce cours
- Split-Apply-Combine expliqué
- Agrégations multiples avec agg
- Regrouper selon plusieurs clés
- transform pour créer des variables par groupe