python怎么对dataframe分组并计算各组元素的最大值、最小值

在Python的pandas库中，你可以使用`groupby()`函数对DataFrame按某个列或多列进行分组，然后对每个组应用聚合函数，比如计算最大值和最小值。下面是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 假设你有一个名为df的DataFrame
data = {
    'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
    'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
    'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按'A'和'B'列进行分组，并计算'C'列的最大值和最小值
grouped_df = df.groupby(['A', 'B']).agg({'C': {'max': 'max', 'min': 'min'}})

在这个例子中，`groupby(['A', 'B'])`将DataFrame按照'A'和'B'两列的组合进行分组，而`agg({'C': {'max': 'max', 'min': 'min'}})`则表示对'C'列分别计算最大值(max)和最小值(min)。

结果会得到一个新的DataFrame，其中每一行代表一个(A, B)组，'max'和'min'列分别是对应组内'C'列的最大值和最小值。