['a','b','c'],df.shape[0])当做新的一列进行分组
?...聚合、过滤和变换
1. 聚合
常用聚合函数
同时使用多个聚合函数
使用自定义函数
利用NameAgg函数
带参数的聚合函数
a)....同时使用多个聚合函数
group_m.agg(['sum','mean','std'])
?...使用自定义函数
grouped_single['Math'].agg(lambda x:print(x.head(),'间隔'))
#可以发现,agg函数的传入是分组逐列进行的,有了这个特性就可以做许多事情...方法可以控制参数的填充方式,是向上填充:将缺失值填充为该列中它上一个未缺失值;向下填充相反
method : {‘backfill', ‘bfill', ‘pad', ‘ffill', None}, default