pandas groupby 与apply结合

在使用pandas的groupby()方法时，可以结合apply()方法对分组后的数据进行操作。引用中的代码演示了如何对变量df的"品种"列进行聚合，并使用apply()方法打印每个分组后的数据。通过这种方式，我们可以对每个分组进行自定义的操作或计算。引用中的代码演示了如何在groupby()时使用as_index=False参数，以避免结果中产生RangeIndex作为索引。通过这种方式，我们可以获得一个带有自定义列名的结果。引用中的文章则提供了更多关于使用groupby().apply()的案例和技巧。总的来说，pandas的groupby()与apply()的结合可以帮助我们实现更灵活和高级的数据分析和处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [python数据分析高阶应用技巧-pandas库聚合案例【 groupby().apply()写法强化】](https://blog.csdn.net/weixin_48964486/article/details/127588129)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Pandas.groupby.apply 的一些细节](https://blog.csdn.net/a597688570/article/details/127992318)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]