python groupby.agg

您好！对于Python中的groupby方法，您可以使用agg函数对分组后的数据进行聚合操作。agg函数可以接受一个字典作为参数，其中键表示要应用的聚合函数，值表示要应用聚合函数的列。

例如，假设您有一个名为df的DataFrame，其中包含姓名、年龄和工资信息。您想要按照姓名对数据进行分组，并对年龄列求平均值，对工资列求和，可以使用groupby和agg方法来实现：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    '姓名': ['张三', '李四', '王五', '张三', '李四'],
    '年龄': [25, 30, 35, 40, 45],
    '工资': [5000, 6000, 7000, 8000, 9000]
})

result = df.groupby('姓名').agg({'年龄': 'mean', '工资': 'sum'})

在上面的代码中，我们按照姓名列对数据进行了分组，并使用agg函数传入一个字典来指定要应用的聚合函数。在字典中，'年龄': 'mean'表示对年龄列求平均值，'工资': 'sum'表示对工资列求和。最终结果将按照姓名分组，并显示每个姓名对应的平均年龄和总工资。

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相关问题

python groupby.agg用法

Python 中的 groupby.agg() 方法用于对数据进行分组汇总和聚合操作。该方法可以将数据按指定的一列或多列进行分组，然后对每个组内的数据进行聚合操作（如求和、计数、平均数），最终生成一个包含聚合结果的新表。

python中的.agg是

在Python中，.agg是一个DataFrame对象或GroupBy对象的方法，用于对数据进行聚合操作。该方法可以对列进行统计计算，例如计算平均值、总和、标准差等。.agg方法的参数可以是一个或多个函数，也可以是一个或多个函数名或字符串。这些函数将应用于指定的列或所有非字符串列，并返回一个新的DataFrame对象。.agg方法还可以与lambda函数结合使用，以便进行更复杂的计算操作。