pandas 分组平均最大值

Pandas 是一种强大的数据分析工具，其中最常用的功能之一是分组。 Pandas 中的 groupby 函数可以将数据分为一个或多个分组，然后对每个分组执行各种操作，例如计算平均值、最大值等。在分组期间，我们可以使用各种聚合函数对数据进行操作。

对于分组平均最大值，我们可以使用 Pandas 的 groupby 函数以及相关的聚合函数进行操作。假设有一个包含各种数据的 DataFrame，我们可以使用 groupby 函数将其按某一列进行分组，然后使用 mean 和 max 函数计算每个组的平均值和最大值。

下面是代码示例：

import pandas as pd

# 创建一个包含各种数据的 DataFrame
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'one', 'two'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
        'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}

df = pd.DataFrame(data)

# 以列 A 作为分组依据，计算每个组的平均值和最大值
df_grouped = df.groupby('A').agg({'C': 'mean', 'D': 'max'})

# 输出结果
print(df_grouped)

输出结果如下：

            C   D
A               
bar  4.000000  60
foo  4.666667  80

这表示按 'A' 列分组后，'bar' 组的平均值为 4，最大值为 60，'foo' 组的平均值为 4.67，最大值为 80。