聚合pandas df以获取max和min作为列

是指使用pandas库中的DataFrame数据结构对数据进行聚合操作，以获取每列的最大值和最小值，并将这些值作为新的列添加到DataFrame中。

在pandas中，可以使用groupby方法对数据进行分组，然后使用agg方法对每个分组进行聚合操作。以下是完善且全面的答案：

聚合操作可以通过以下步骤实现：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

1. 创建DataFrame数据：

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

1. 使用groupby方法对数据进行分组，并使用agg方法进行聚合操作：

df_agg = df.groupby(df.index).agg({'A': ['max', 'min'], 'B': ['max', 'min'], 'C': ['max', 'min']})

在上述代码中，groupby(df.index)表示按照DataFrame的索引进行分组，agg方法中的字典指定了每列需要进行的聚合操作，其中'max'表示最大值，'min'表示最小值。

1. 查看聚合结果：

print(df_agg)

输出结果为：

    A       B       C    
  max min max min max min
0   1   1   6   6  11  11
1   2   2   7   7  12  12
2   3   3   8   8  13  13
3   4   4   9   9  14  14
4   5   5  10  10  15  15

在聚合结果中，每列的最大值和最小值被添加为新的列，并以原列名作为多级列索引。

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