groupby函数中如何算组中值、频数、频率、累计频率

在groupby函数中，可以使用agg方法来计算组中的值、频数、频率和累计频率。具体实现方法如下：

1. 计算组中的值：使用agg方法，传入一个字典，字典的key为列名，value为对应的计算方法，例如：{'列名': 'mean'}表示计算该列的平均值。

2. 计算组中的频数：使用agg方法，传入一个字典，字典的key为列名，value为'count'，表示计算该列的非空值数量。

3. 计算组中的频率：先计算组中的频数，再除以该组的总数。

4. 计算组中的累计频率：先计算组中的频率，再使用cumsum方法计算累计和。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'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]})

# 使用groupby函数分组，并计算组中的值、频数、频率和累计频率
result = df.groupby(['A', 'B']).agg({'C': ['mean', 'count']})
result['频率'] = result['C']['count'] / result['C']['count'].sum()
result['累计频率'] = result['频率'].cumsum()

print(result)

输出结果如下：

              C           频率      累计频率
           mean count                    
A   B                                   
bar one     2.0     1  0.125000  0.125000
    three   4.0     1  0.125000  0.250000
    two     4.0     2  0.250000  0.500000
foo one     4.0     2  0.250000  0.750000
    three   8.0     1  0.125000  0.875000
    two     4.0     1  0.125000  1.000000