Beberapa Agregasi dengan agg
Fungsi yang berbeda untuk setiap kolom
Beberapa Agregasi dengan agg adalah pelajaran Data Science Academy gratis di CoddyKit. Ini adalah pelajaran 2 dari 4. Kamu bisa membaca pelajaran lengkapnya di bawah secara gratis — lalu praktikkan langsung di browser dengan editor kode bawaan dan tutor AI 24/7. Ini adalah bagian dari jalur belajar Data Science Academy, dan progresmu tersinkronisasi di web dan aplikasi CoddyKit. Kursus Data Science Academy mencakup 4 pelajaran total.
Bagian dari pelajaran ini belum diterjemahkan dan ditampilkan dalam bahasa Inggris.
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. 🛠️
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apakah pelajaran “Beberapa Agregasi dengan agg” gratis?
Ya — teks lengkap “Beberapa Agregasi dengan agg” gratis dibaca di sini di web. Untuk praktiknya secara interaktif (editor kode bawaan dan tutor AI 24/7) dan buka sisa kursus Data Science Academy, upgrade ke CoddyKit PRO. Kursus Data Science Academy mencakup 4 pelajaran total.
Apa yang akan aku pelajari di “Beberapa Agregasi dengan agg”?
Fungsi yang berbeda untuk setiap kolom Kamu berlatih Data Science Academy dengan kode praktik yang langsung kamu jalankan di browser, dan tutor AI 24/7 menjawab pertanyaanmu saat kamu mengerjakan pelajaran ini.
Apakah aku perlu pengalaman untuk memulai Data Science Academy?
Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya. Data Science Academy di CoddyKit dirancang untuk pemula hingga pelajar tingkat lanjut, jadi kamu bisa memulai di sini atau dari awal dan belajar sesuai kecepatan kamu sendiri. Ini adalah pelajaran 2 dari 4.
Berapa lama pelajaran “Beberapa Agregasi dengan agg” memakan waktu?
Sebagian besar pelajaran CoddyKit memakan waktu sekitar 5–10 menit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi kamu membuat kemajuan stabil dan melanjutkan dari tempat kamu tinggalkan di web dan aplikasi.
Bisakah aku menulis dan menjalankan kode dalam pelajaran Data Science Academy ini?
Ya. Setiap pelajaran Data Science Academy menyertakan editor kode bawaan, jadi kamu menulis dan menjalankan kode nyata langsung di browser dan mendapatkan umpan balik AI instan — tidak diperlukan penyiapan lokal.
Semua pelajaran dalam kursus ini
- Penjelasan Split-Apply-Combine
- Beberapa Agregasi dengan agg
- Mengelompokkan Berdasarkan Beberapa Kunci
- transform untuk Fitur Berdasarkan Kelompok