在pandas groupby数据帧上应用条件聚合

在pandas中，groupby是一种常用的数据聚合操作，它允许我们按照某个或多个列的值对数据进行分组，并对每个分组应用聚合函数。条件聚合是在groupby操作的基础上，根据特定的条件对数据进行聚合。

具体实现条件聚合的方法是使用agg函数，该函数可以接受一个字典作为参数，字典的键是要聚合的列名，值是要应用的聚合函数。在字典中，可以使用字符串表示聚合函数，也可以使用pandas内置的聚合函数，如sum、mean、count等。

下面是一个示例代码，演示了如何在pandas的groupby数据帧上应用条件聚合：

import pandas as pd

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

# 按照Name列进行分组，并对每个分组计算平均年龄和总薪资
result = df.groupby('Name').agg({'Age': 'mean', 'Salary': 'sum'})

print(result)

输出结果如下：

         Age  Salary
Name                
Alice   32.5   13000
Bob     37.5   15000
Charlie 35.0    7000

在上述示例中，我们按照Name列进行分组，并对每个分组计算了平均年龄和总薪资。结果中的每一行表示一个分组，其中Age列是平均年龄，Salary列是总薪资。

对于条件聚合的应用场景，一个常见的例子是根据某个条件筛选数据，并对筛选后的数据进行聚合操作。例如，我们可以根据某个条件筛选出年龄大于30岁的员工，并计算他们的平均薪资。

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