如何从一个Pandas DataFrameGroupBy对象中聚合多个列的值？

从一个Pandas DataFrameGroupBy对象中聚合多个列的值可以使用agg()函数。agg()函数可以对每个分组应用一个或多个聚合函数，并将结果合并为一个新的DataFrame。

以下是一个示例代码，演示如何从一个Pandas DataFrameGroupBy对象中聚合多个列的值：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
        'Column1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'Column2': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据'Group'列进行分组
grouped = df.groupby('Group')

# 聚合多个列的值
aggregated = grouped.agg({'Column1': 'sum', 'Column2': 'mean'})

print(aggregated)

输出结果为：

       Column1  Column2
Group                  
A            3      6.5
B           12      9.0

在上述示例中，我们首先创建了一个示例DataFrame df，其中包含了一个'Group'列和两个需要聚合的列'Column1'和'Column2'。然后，我们使用groupby()函数根据'Group'列进行分组，得到一个DataFrameGroupBy对象 grouped。接下来，我们使用agg()函数对grouped对象应用了两个聚合函数，分别是对'Column1'列应用'sum'函数，对'Column2'列应用'mean'函数。最后，我们将聚合结果存储在一个新的DataFrame aggregated 中，并打印输出。

这样，我们就从一个Pandas DataFrameGroupBy对象中成功聚合了多个列的值。

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