在dataframe pandas中使用groupby和自定义agg

函数可以对数据进行分组并应用自定义聚合函数。

groupby是pandas中一个强大的功能，它可以根据某一列或多个列的值对数据进行分组，然后对每个分组应用聚合函数。而agg函数则是用于对每个分组应用自定义聚合函数。

使用groupby和agg函数的一般流程如下：

1. 使用groupby函数对dataframe进行分组，可以指定一个或多个列作为分组的依据。
2. 使用agg函数并传入自定义聚合函数。自定义聚合函数可以是一个内置的聚合函数，如sum、mean等，也可以是用户自定义的函数。
3. 在自定义聚合函数中可以根据需要对每个分组的数据进行处理，并返回聚合结果。

下面是一个示例代码，展示如何在dataframe pandas中使用groupby和自定义agg函数：

import pandas as pd

# 创建一个示例dataframe
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'John', 'Emma', 'John'],
        'Subject': ['Math', 'Math', 'Science', 'Science', 'Math'],
        'Score': [90, 85, 92, 88, 95]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby函数对Name列进行分组，并应用自定义的聚合函数
def custom_agg_func(x):
    # 计算每个分组的平均值和最大值
    avg_score = x['Score'].mean()
    max_score = x['Score'].max()
    
    # 返回聚合结果
    return pd.Series({'Average Score': avg_score, 'Max Score': max_score})

result = df.groupby('Name').agg(custom_agg_func)
print(result)

上述代码中，首先创建了一个示例dataframe，包含了学生的姓名、科目和分数。然后使用groupby函数对姓名进行分组，并通过自定义的聚合函数custom_agg_func计算每个分组的平均值和最大值。最后将聚合结果打印出来。

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