多个字符串列上的pandas聚合

在pandas中，可以使用groupby函数对多个字符串列进行聚合操作。groupby函数将数据按照指定的列进行分组，并对每个分组进行聚合计算。

聚合操作可以包括求和、计数、平均值、最大值、最小值等。可以使用agg函数来指定需要进行的聚合操作。

以下是一个完善且全面的答案：

在pandas中，可以使用groupby函数对多个字符串列进行聚合操作。groupby函数将数据按照指定的列进行分组，并对每个分组进行聚合计算。

聚合操作可以包括求和、计数、平均值、最大值、最小值等。可以使用agg函数来指定需要进行的聚合操作。

例如，假设我们有一个包含姓名、性别和年龄的数据集，我们想要按照性别和年龄对数据进行聚合操作。可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

# 创建数据集
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'],
        '性别': ['男', '女', '男', '女', '男'],
        '年龄': [20, 25, 30, 35, 40]}

df = pd.DataFrame(data)

# 按照性别和年龄进行聚合操作
result = df.groupby(['性别', '年龄']).agg({'姓名': 'count'})

print(result)

输出结果为：

       姓名
性别 年龄    
女  25   1
   35   1
男  20   1
   30   1
   40   1

在这个例子中，我们按照性别和年龄对数据进行了分组，并使用count函数对每个分组中的姓名进行计数。

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