pandas groupby aggregate元素列表添加

pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，提供了丰富的数据结构和数据操作功能。其中，groupby是pandas中非常重要的一个函数，用于按照指定的列或条件对数据进行分组，并对每个分组进行聚合操作。

在groupby操作中，aggregate函数用于对每个分组进行聚合操作，并返回聚合结果。它可以接受一个字典作为参数，字典的键表示要聚合的列名，字典的值表示要应用的聚合函数。常用的聚合函数包括sum、mean、count、min、max等。

对于元素列表的添加，可以通过在aggregate函数中使用自定义的聚合函数来实现。自定义的聚合函数可以接受一个列表作为参数，将列表中的元素添加到结果中。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Nick', 'John'],
        'Subject': ['Math', 'Math', 'Math', 'Science', 'Science', 'Science'],
        'Score': [90, 85, 92, 78, 80, 88]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby和aggregate进行分组和聚合操作
result = df.groupby('Name').aggregate({'Score': lambda x: list(x)})

print(result)

输出结果为：

          Score
Name           
John   [92, 88]
Nick   [85, 80]
Tom    [90, 78]

在这个例子中，我们按照姓名进行分组，并将每个分组中的分数列表作为聚合结果。可以看到，每个姓名对应的分数列表被添加到了结果中。

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