pandas读取sanfrancisco_top200数据集，列名为IncidntNum、Category、Descript、DayOfWeek、Date、Time、PdDistrict Resolution、Address、X、Y、Location、PdId，完成groupby，grouped.agg操作

好的，可以使用以下代码读取数据集：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('sanfrancisco_top200.csv')

# 查看数据集信息
print(df.head())

接下来，可以使用groupby方法进行分组操作，并使用agg方法对每个组进行聚合：

# 使用groupby方法进行分组
grouped = df.groupby('PdDistrict')

# 对每个组进行聚合操作
result = grouped.agg({
    'IncidntNum': 'count',   # 案件数量
    'Category': 'nunique',   # 不同类别的案件数量
    'Resolution': lambda x: ', '.join(x.unique())   # 解决方式，使用逗号分隔不同的方式
})

# 重命名列名
result.columns = ['Crime Counts', 'Category Counts', 'Resolutions']

# 查看聚合结果
print(result.head())

这段代码会将数据集按照PdDistrict列进行分组，并对每个组进行聚合操作，统计了每个区域的案件数量、不同类别的案件数量和解决方式。需要注意的是，这里使用了agg方法对不同的列进行不同的聚合操作，使用了lambda函数对解决方式进行了特殊的处理。最后，使用了rename方法将列名重命名为更加友好的名称，并输出聚合结果。