agg的pandas groupby在多列上不起作用

在pandas中，groupby函数用于按照指定的列或多列对数据进行分组。然而，当使用groupby函数在多列上进行分组时，可能会遇到agg函数不起作用的情况。

这种情况通常是由于以下原因之一导致的：

1. 数据类型不匹配：groupby函数默认会将分组列的数据类型转换为索引，如果多列的数据类型不匹配，可能会导致agg函数无法正常工作。在这种情况下，可以尝试将多列的数据类型统一转换为相同类型，然后再进行分组和聚合操作。
2. 列名重复：如果多列的列名重复，可能会导致groupby函数无法正确识别列。在这种情况下，可以尝试修改列名，确保每个列都具有唯一的名称。
3. 缺失值：如果多列中存在缺失值，可能会导致groupby函数无法正常工作。在这种情况下，可以使用dropna函数或其他方法处理缺失值，然后再进行分组和聚合操作。

以下是一个示例代码，演示了如何在多列上使用groupby和agg函数进行分组和聚合操作：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
        'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)

# 在多列上进行分组和聚合操作
grouped = df.groupby(['A', 'B']).agg({'C': 'sum', 'D': 'mean'})

print(grouped)

输出结果为：

         C     D
A   B          
bar one   20  40.0
    two   7   50.0
foo one   9   45.0
    two   10  35.0

在这个例子中，我们使用groupby函数将数据按照列'A'和列'B'进行分组，然后使用agg函数对列'C'进行求和，对列'D'进行平均值计算。

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