(pd.DataFrame(df.groupby(‘分店’)[‘销售额’].agg([np.min,np.max,np.mean]如何将他们单独输出

当你想要从DataFrame `df` 中按'分店'列对 '销售额' 列进行聚合，并分别计算最小值、最大值和平均值时，可以使用`groupby()`函数结合`agg()`函数。`agg()`接受一个包含函数列表的参数，如`[np.min, np.max, np.mean]`。以下是步骤：

# 首先，对'分店'和'sales额'进行分组
grouped_df = df.groupby('分店')['销售额'].agg(['min', 'max', 'mean'])

# 现在，grouped_df是一个新的DataFrame，其中包含了每个分店的销售额的最小值、最大值和平均值
# grouped_df的结构类似这样：
#     分店   销售额_min   销售额_max   销售额_mean
# 0  分店A       ...           ...            ...
# 1  分店B       ...           ...            ...
# ...

# 如果你想将它们单独输出，可以直接打印这个新数据框，或者保存到文件或另一个变量中
print(grouped_df)

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print(pd.DataFrame(df.groupby('分店')['销售额'].agg([np.min,np.max,np.mean])))

这段代码使用了`groupby()`函数将数据按照"分店"进行分组，然后使用`agg()`函数对每个分组计算"销售额"列的最小值、最大值和平均值。具体来说，`df.groupby('分店')['销售额']`表示按照"分店"列进行分组，并选择"销售额"列进行计算；`agg([np.min,np.max,np.mean])`表示对每个分组计算最小值、最大值和平均值。最终的结果是一个新的DataFrame对象，其中包含每个分店的最小销售额、最大销售额和平均销售额。

(pd.DataFrame(df.groupby(‘分店’)[‘销售额’].agg([np.min,np.max,np.mean]如何将最小值最大值平均值分别单独输出

在Pandas DataFrame中，`df.groupby('分店')['销售额'].agg([np.min, np.max, np.mean])`这段代码是用来对DataFrame按照'分店'列进行分组，并计算每个分店内'销售额'这一列的最小值（min）、最大值（max）和平均值（mean）。它通过列表推导式`[np.min, np.max, np.mean]`来指定应用三个聚合函数。

如果你想将这三个结果分别单独输出，可以创建一个新的DataFrame，每一行对应一个分店，包含最小值、最大值和平均值。具体步骤如下：

1. 首先，运行原始的聚合操作并获取结果：

grouped_stats = df.groupby('分店')['销售额'].agg([np.min, np.max, np.mean])

2. 然后，你可以使用`.reset_index()`方法把索引转换成列，以便每组数据都有对应的分店名：

grouped_stats = grouped_stats.reset_index()

3. 接着，对于每个统计量（min、max、mean），可以创建新的列名称存储它们，例如：

grouped_stats['最小值'] = grouped_stats.iloc[:, 1]
grouped_stats['最大值'] = grouped_stats.iloc[:, 2]
grouped_stats['平均值'] = grouped_stats.iloc[:, 3]

这里假设第1列是index，第2列是min，第3列是max，第4列是mean。

最后得到的结果是一个DataFrame，其中包含了每个分店的最小值、最大值和平均值，结构类似：

   分店  最小值  最大值  平均值
0  店名1   ...     ...     ...
1  店名2   ...     ...     ...
...