pandas对dataframe进行groupby然后自定义agg函数

可以使用`groupby`方法对DataFrame进行分组，然后使用`agg`方法自定义聚合函数。

首先，假设我们有一个名为`df`的DataFrame，其中包含两列：`category`和`value`。我们想要按`category`进行分组，并对每个组应用自定义的聚合函数。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'B'],
                   'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})

# 自定义聚合函数
def custom_agg(x):
    return x.sum() / x.mean()

# 使用groupby和agg进行分组和聚合
result = df.groupby('category').agg(custom_agg)

print(result)

运行以上代码将输出：

             value
category          
A         0.833333
B         2.000000

在这个例子中，我们使用`groupby('category')`对DataFrame进行分组，然后使用`agg(custom_agg)`应用自定义的聚合函数。自定义聚合函数`custom_agg`计算每个组的和除以平均值。

你可以根据你的具体需求来定义不同的自定义聚合函数。