pandas groupby agg 获得两个新列，分别是某一列的第一个和最后一个元素

在使用pandas进行数据分析时，`groupby` 结合 `agg` 方法可以对分组后的数据执行聚合操作。如果你想获得分组后某一列的首尾元素，可以使用 `first()` 和 `last()` 方法。这里是一个基本的例子：

假设你有一个DataFrame `df`，其中包含一个分组依据的列（比如`group_col`），以及你想要得到首尾元素的列（比如`data_col`）。

import pandas as pd

# 假设的DataFrame示例
df = pd.DataFrame({
    'group_col': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
    'data_col': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70]
})

# 使用groupby和agg方法聚合数据
result = df.groupby('group_col').agg(
    first_element=('data_col', 'first'),
    last_element=('data_col', 'last')
)

print(result)

这段代码会输出每个`group_col`分组的`data_col`列的第一个和最后一个元素，聚合后的结果会展示在新列`first_element`和`last_element`中。

相关问题

pandas groupby agg

Pandas groupby agg 是一种对数据进行分组并对分组后的数据进行聚合操作的方法。使用 groupby() 方法对数据进行分组，然后使用 agg() 方法对分组后的数据进行聚合操作。例如：df.groupby('A').agg({'B':'mean', 'C':'sum'})，其中 A 为分组键，B 列求平均值，C 列求和。

pandas的groupby agg 用法

pandas是一个强大的数据处理和分析库，其中的groupby和agg函数是用于对数据进行分组和聚合操作的重要工具。

groupby函数可以将数据按照指定的列或者多个列进行分组，然后对每个分组进行相应的操作。它的基本语法如下：

df.groupby(by=grouping_columns)[columns_to_show].function()

其中，by参数指定了用于分组的列名或者列名列表，columns_to_show参数指定了需要显示的列名或者列名列表，function参数指定了对每个分组进行的操作，比如求和、计数、平均值等。

agg函数是groupby函数的一个补充，它可以对每个分组进行更加灵活的聚合操作。它的基本语法如下：

df.groupby(by=grouping_columns).agg({'column_name': 'function'})

其中，by参数和groupby函数一样，指定了用于分组的列名或者列名列表。agg函数的参数是一个字典，字典的键是需要聚合的列名，值是对应的聚合函数。

下面是一个示例，演示了groupby和agg函数的用法：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Nick', 'John'],
        'Subject': ['Math', 'Math', 'Math', 'English', 'English', 'English'],
        'Score': [80, 90, 75, 85, 95, 80]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Name列进行分组，并计算每个分组的平均分和总分
result = df.groupby('Name').agg({'Score': ['mean', 'sum']})

print(result)

输出结果如下：

     Score     
      mean  sum
Name           
John    77  155
Nick    92  185
Tom     82  165