pandas中agg（）和aggregate（）函数之间的差异

所以，我在看熊猫的agg（）和aggregate（）。并发现两者的输出相似。 下面是为这两个函数提供类似输出的代码。所以，我只是想了解两者之间的区别

data = {'Name': ['Giggs', 'Tom', 'Dick', 'Harry', 'Jack', 'Jill', 'Scholes', 'Martial', 'Rashford', 'Pogba'],
        'Age': [23,21,24,21,20,10,23,45,22,35],
        'Rating': [4.23, 3.21, 2.10, 1.91, 4.32, 6.32, 4.19, 2.09, 1.09, 3.33],
        'Teams': ['Man Utd',"PSG",'Real Madrid','Real Madrid', 'Man Utd', 'Man City','Man City','PSG','Man Utd','PSG'],
        'Year': [2014, 2015, 2014, 2015, 2014, 2015, 2016, 2017, 2016, 2014]}

df = pd.DataFrame(data)


print(grouped.agg('Rating').sum())
print("------Aggregation function---")
print(grouped.aggregate('Rating').sum())

警察说

agg

是聚合的别名。使用别名

这是一样的。

根据，

agg

是

聚合的别名，即它们做完全相同的事情。相同，但键入更少；）所以懒惰的编码器使用
agg
；）