groupby然后自定义agg

您可以使用`groupby`函数在DataFrame上进行分组，然后使用`agg`函数自定义聚合操作。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'B'],
        'Value': [10, 20, 15, 25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 自定义聚合函数
def custom_agg(x):
    return x.max() - x.min()

# 使用groupby和agg进行分组和聚合
result = df.groupby('Category').agg(custom_agg)
print(result)

输出结果为：

         Value
Category       
A           20
B           20

在上述示例中，我们首先创建了一个包含`Category`和`Value`列的DataFrame。然后定义了一个名为`custom_agg`的自定义聚合函数，该函数计算每个组的最大值与最小值之间的差值。最后，我们使用`groupby`函数按`Category`列进行分组，并使用`agg`函数应用自定义聚合函数。