Pandas中DataFrame.agg(f)与DataFrame.agg('f')的区别是什么？

你的猜测完全正确，pandas的agg方法对传入的参数确实是按照这个逻辑解析的，具体规则如下：

• 当传入参数为字符串类型的函数名时，pandas会优先调用当前操作的Series对象下的同名内置方法。
  对应的现象解释：
  • df.agg(['sum'])、df.agg(['mean'])可以正常运行，因为sum、mean都是pandas Series内置的聚合方法
  • df.agg(['np.sum'])报错，是因为Series没有名为np.sum的内置方法
• 当传入参数为可调用对象（函数本身）时，pandas会直接将每一列的Series作为入参传给这个函数执行。
  对应的现象解释：
  • df.agg([np.sum])可以正常运行，就是直接把每列Series传入np.sum函数计算结果
  • df.agg([mean])报错，是因为你当前的代码运行环境中没有名为mean的全局可调用对象，没有提前从numpy或者pandas中导入对应函数，如果你提前执行from numpy import mean，这个写法也可以正常运行

另外补充说明：类似sum这种既属于Series内置方法、也属于Python内置函数/numpy通用函数的名称，两种写法的运行结果一致，就是你观察到的df.agg([sum])和df.agg(['sum'])输出相同的原因。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者qiu