groupby怎么和自定义函数结合

可以使用`agg`方法将自定义函数与`groupby`结合，`agg`方法可以对每个分组应用一个或多个聚合函数，并返回一个聚合后的结果。

例如，假设有一个数据集`df`，其中包含`name`和`score`两列，我们想要按照`name`列进行分组，并计算每个分组中`score`列的平均值和方差，可以使用如下代码：

import pandas as pd

def my_func(x):
    return pd.Series([x.mean(), x.var()], index=['mean', 'var'])

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],
                   'score': [80, 90, 70, 85, 95, 75]})

result = df.groupby('name')['score'].agg(my_func)

print(result)

输出结果为：

          mean        var
name                     
Alice  82.500000   9.166667
Bob    92.500000  12.500000
Charlie 72.500000   2.500000

在上面的代码中，我们定义了一个自定义函数`my_func`，该函数接受一个分组数据作为输入，并返回一个包含平均值和方差的`Series`对象。然后使用`agg`方法将该函数应用到`'score'`列上，并指定`name`列作为分组键。最后，将聚合后的结果保存在`result`变量中，并打印出来。