小编给大家分享一下pandas如何对group进行聚合，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

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如下所示：

DataFrameGroupBy.agg(arg, *args, **kwargs)

例子：

>>> df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 2],
...     'B': [1, 2, 3, 4],
...     'C': np.random.randn(4)})

输出：

>>> df
 A B   C
0 1 1 0.362838
1 1 2 0.227877
2 2 3 1.267767
3 2 4 -0.562860

对每一行使用agg函数

>>> df.groupby('A').agg('min')
 B   C
A
1 1 0.227877
2 3 -0.562860

对多列使用多个agg函数：

>>> df.groupby('A').agg(['min', 'max'])
 B    C
 min max  min  max
A
1 1 2 0.227877 0.362838
2 3 4 -0.562860 1.267767

选择一列使用agg函数：

>>> df.groupby('A').B.agg(['min', 'max'])
 min max
A
1 1 2
2 3 4

>>> df.groupby('A').agg({'B': ['min', 'max'], 'C': 'sum'})
 B    C
 min max  sum
A
1 1 2 0.590716
2 3 4 0.704907

以上是“pandas如何对group进行聚合”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道！

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