将多个函数应用于返回多个数据帧的pandas groupby应用？

在pandas中，groupby是一个用于拆分、应用和组合数据的强大功能。当我们想要将多个函数应用于返回多个数据帧的groupby结果时，可以使用agg方法来实现。

agg方法用于对分组后的数据应用多个聚合函数，并返回一个包含聚合结果的数据帧。它接受一个字典作为参数，其中键表示要应用的聚合函数，值表示要应用的函数。可以使用lambda函数来定义自定义的聚合函数。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
        'Value1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'Value2': [6, 7, 8, 9, 10]}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby拆分数据并应用多个聚合函数
result = df.groupby('Group').agg({'Value1': ['sum', 'mean'], 'Value2': 'max'})

print(result)

输出结果为：

  Value1      Value2
     sum mean    max
Group                
A       3  1.5      7
B      12  4.0     10

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含分组和值的数据帧。然后，使用groupby方法按照Group列进行分组。接下来，使用agg方法应用多个聚合函数来计算Value1列的总和和平均值，以及Value2列的最大值。最后，我们打印输出了聚合结果。

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