使用NamedAgg聚合带条件的Pandas DataFrame

是指在Pandas库中，通过使用NamedAgg函数对DataFrame进行聚合操作，并且可以根据条件进行筛选。

具体来说，NamedAgg函数是Pandas 0.25版本引入的一种聚合方式，它允许我们在聚合操作中使用自定义的聚合函数，并且可以为每个聚合函数指定一个名称。通过使用NamedAgg函数，我们可以更灵活地对DataFrame进行聚合操作，并且可以在聚合过程中使用条件进行筛选。

下面是一个示例代码，展示了如何使用NamedAgg聚合带条件的Pandas DataFrame：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],
        'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000, 9000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用NamedAgg聚合带条件的DataFrame
result = df.groupby('Age').agg(
    MinSalary=('Salary', 'min'),
    MaxSalary=('Salary', 'max'),
    AvgSalary=('Salary', 'mean'),
    Count=('Name', 'count')
).reset_index()

# 根据条件筛选
result = result[result['Age'] > 30]

print(result)

在上述示例中，我们首先创建了一个示例的DataFrame，包含了姓名、年龄和薪资三列。然后，我们使用groupby函数对DataFrame按照年龄进行分组，并使用NamedAgg函数对薪资列进行最小值、最大值、平均值和计数的聚合操作，并为每个聚合函数指定了一个名称。最后，我们使用条件筛选，只保留年龄大于30的结果。

这样，我们就可以得到一个聚合后的DataFrame，其中包含了最小薪资、最大薪资、平均薪资和计数四个聚合结果，并且只包含了年龄大于30的数据。

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