为pandas groupby中的不同要素分配不同的聚合函数

在pandas中，groupby函数用于将数据按照指定的要素进行分组，并对每个分组应用相应的聚合函数。要为不同的要素分配不同的聚合函数，可以使用字典来指定要素和对应的聚合函数。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
        'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个字典，指定要素和对应的聚合函数
agg_dict = {'C': 'sum', 'D': 'mean'}

# 使用groupby和agg函数进行分组和聚合
result = df.groupby('A').agg(agg_dict)

print(result)

输出结果如下：

      C     D
A            
bar   6  40.0
foo  16  40.0

在上述示例中，我们创建了一个示例数据集df，包含四列A、B、C、D。然后，我们创建了一个字典agg_dict，指定了要素C和D分别对应的聚合函数sum和mean。最后，我们使用groupby函数按照列A进行分组，并使用agg函数对每个分组应用指定的聚合函数。最终得到了按照不同要素分配不同聚合函数的结果。

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