在同一个groupby Pandas中进行求和和列表

操作，可以使用agg()函数来实现。

agg()函数可以对分组后的数据进行聚合操作，包括求和、计数、平均值等。同时，可以使用自定义函数来实现更复杂的聚合操作。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
        'value': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 对group列进行分组，并对value列进行求和和列表操作
result = df.groupby('group').agg({'value': ['sum', list]})

print(result)

输出结果如下：

  value    
    sum   list
group          
A       3  [1, 2]
B      12  [3, 4, 5]

在这个例子中，我们首先创建了一个包含group和value两列的DataFrame。然后，使用groupby()函数对group列进行分组。接着，使用agg()函数对value列进行聚合操作，其中{'value': ['sum', list]}表示对value列进行求和和列表操作。最后，打印输出结果。

需要注意的是，agg()函数的参数是一个字典，字典的键表示要聚合的列名，字典的值表示要进行的聚合操作。在这个例子中，我们对value列进行了两个聚合操作，分别是求和和列表操作。

关于Pandas的groupby()函数和agg()函数的更多详细用法，可以参考腾讯云的相关文档和教程：

• Pandas官方文档
• Pandas中的groupby函数
• Pandas中的agg函数