groupby是分组，那么aggregate是什么？

`aggregate`是在分组操作中对数据进行聚合计算的函数。它可以对每个分组中的数据进行自定义的计算，例如求和、平均数、最大值、最小值等等。在`pandas`中，可以使用`groupby`函数进行分组，然后使用`aggregate`函数对分组后的数据进行聚合计算。`aggregate`函数可以接受一个或多个聚合函数作为参数，也可以使用字典的方式指定不同的聚合函数。

相关问题

groupby.aggregate()

groupby.aggregate()方法是pandas库中用于分组数据并应用聚合函数的函数。首先，使用groupby函数按指定的列进行分组。然后，可以通过aggregate方法应用一个或多个聚合函数，如np.sum()、np.mean()等，对每个组的数据进行计算并生成一个汇总的结果。这些计算结果将按照分组的键值进行排序。如果不希望排序，可以使用sort参数设置为False。在SQL中，GROUP BY语句也用于将结果集按照一个或多个列进行分组，并结合Aggregate函数对每个组进行计算。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [pandas 数据处理-Group by操作](https://blog.csdn.net/weixin_40994552/article/details/124906960)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [SQL GROUP BY 详解及简单实例](https://download.csdn.net/download/weixin_38531630/13702558)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

group by 分组查询

group by 是一种用于将查询结果按照指定的列进行分组的操作。它通常与聚合函数一起使用，例如 SUM、COUNT、AVG 等。

下面是一个示例查询，展示了如何使用 group by 分组查询：

SELECT column1, aggregate_function(column2)
FROM table
GROUP BY column1;

在这个查询中，column1 是用于分组的列，aggregate_function 是需要应用在 column2 上的聚合函数，table 是要查询的表。

例如，假设我们有一个学生表格，其中包含学生的姓名和分数。我们想要按照学生的姓名进行分组，并计算每个学生的平均分数。可以使用以下查询：

SELECT name, AVG(score)
FROM students
GROUP BY name;

这将返回每个学生的姓名以及他们的平均分数。