在ADF数据流中，如果要对一个聚合列进行插入或更新，则需要先对数据进行聚合，然后再进行插入或更新。以下是一个示例代码：

@transform(
    output(
        'outputDataset'
    ),
    input(
        'inputDataset'
    ),
    aggregations=[
        aggregatemethods.avg(
            aggregaterequests.on(
                'sales',
                'double'
            ),
            'avg_sales'
        )
    ]
)
def my_aggregate_function(row, sales_avg):
    row['avg_sales'] = sales_avg
    return row

在上面的代码中，我们首先定义了输入数据集和输出数据集的名称，然后定义了一个聚合方法，'sales”列的平均值聚合到“avg_sales”列中。然后我们定义了一个名为“my_aggregate_function”的转换函数，它将聚合后的结果插入到输出数据集中。

需要注意的是，聚合函数通常只适用于插入操作，因为更新操作需要更新聚合列的所有行，这可能会导致性能问题。如果需要更新聚合列，请考虑重新计算所有聚合值，然后更新聚合列。

总之，要在ADF数据流中对聚合列进行插入或更新，请先进行聚合，然后将结果插入到数据流中。