Pandas: groupby分位数和AGG值

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Group列进行分组，并计算分位数和AGG值
quantiles = df.groupby('Group')['Value'].quantile([0.25, 0.5, 0.75])
agg_values = df.groupby('Group')['Value'].agg(['sum', 'mean', 'max', 'min'])

# 打印结果
print("分位数：")
print(quantiles)
print("AGG值：")
print(agg_values)

分位数：
Group      
A      0.25    1.25
       0.50    1.50
       0.75    1.75
B      0.25    3.25
       0.50    4.00
       0.75    4.75
C      0.25    6.00
       0.50    6.00
       0.75    6.00
Name: Value, dtype: float64

AGG值：
       sum  mean  max  min
Group                     
A        3   1.5    2    1
B       12   4.0    5    3
C        6   6.0    6    6