pandas中agg怎么用

在 Pandas 中，agg() 函数可以对 DataFrame 或 Series 进行聚合操作。agg() 函数的参数是一个字典，字典的键是要聚合的列名，字典的值是要应用的聚合函数。下面是一个示例：

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],
    'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]
})

# 对 A 列聚合并应用 sum 函数
result = df.groupby('A').agg({'C': 'sum', 'D': 'max'})

print(result)

输出结果为：

      C   D
A          
bar  12  60
foo  24  80

在上面的代码中，我们对 DataFrame 进行了分组操作，将 A 列相同的行分为一组。然后，对每个组的 C 列求和，对 D 列求最大值。最后，将这些聚合结果合并成一个新的 DataFrame。