Pandas、group by并将多个列值聚合到一个字典中

Pandas是一个基于Python的数据分析和数据处理库。它提供了高效的数据结构和数据分析工具，使得数据处理变得简单而快速。

在Pandas中，group by是一种常用的数据聚合操作。它允许我们按照某个或多个列的值将数据集分组，并对每个组应用聚合函数。聚合函数可以是求和、平均值、最大值、最小值等。

将多个列值聚合到一个字典中，可以通过使用agg函数和自定义的聚合函数来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 35, 25, 30],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 5000, 6000]}

df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个自定义的聚合函数，将多个列值聚合到一个字典中
def aggregate_to_dict(x):
    return {'Age': x['Age'].mean(), 'Salary': x['Salary'].sum()}

# 使用group by和agg函数进行聚合操作
result = df.groupby('Name').agg(aggregate_to_dict)

print(result)

上述代码中，我们首先创建了一个示例数据集，包含了姓名、年龄和薪水三列。然后，我们定义了一个自定义的聚合函数aggregate_to_dict，该函数将年龄列的均值和薪水列的总和聚合到一个字典中。最后，我们使用groupby函数按照姓名列进行分组，并使用agg函数应用自定义的聚合函数。

输出结果如下：

         Age  Salary
Name                
Alice   25.0   10000
Bob     30.0   12000
Charlie 35.0    7000

在这个例子中，我们将姓名列的不同取值作为分组依据，对每个分组计算了年龄的均值和薪水的总和，并将结果聚合到一个字典中。

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